Tải xuống Mixup-CIFAR10 cho Linux

Đây là ứng dụng Linux có tên Mixup-CIFAR10, phiên bản mới nhất có thể tải xuống tại mixup-cifar10sourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.

 
 

Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Mixup-CIFAR10 với OnWorks miễn phí.

Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:

- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.

- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.

- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.

- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.

- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.

- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.

Mixup-CIFAR10



SỰ MIÊU TẢ:

mixup-cifar10 là triển khai PyTorch chính thức của “mixup: Beyond Empirical Risk Minimization” (Zhang và cộng sự, ICLR 2018), một bài báo nền tảng giới thiệu mixup, một kỹ thuật tăng cường dữ liệu đơn giản nhưng mạnh mẽ để huấn luyện mạng nơ-ron sâu. Ý tưởng cốt lõi của mixup là tạo ra các ví dụ huấn luyện tổng hợp bằng cách lấy các tổ hợp lồi của các cặp mẫu đầu vào và nhãn của chúng. Bằng cách nội suy cả dữ liệu và nhãn, mô hình học được các ranh giới quyết định mượt mà hơn và trở nên mạnh mẽ hơn với nhiễu và các ví dụ đối nghịch. Kho lưu trữ này triển khai mixup cho tập dữ liệu CIFAR-10, thể hiện hiệu quả của nó trong việc cải thiện khả năng khái quát hóa, tính ổn định và hiệu chuẩn của mạng nơ-ron. Phương pháp này hoạt động như một bộ điều chỉnh, khuyến khích hành vi tuyến tính trong không gian đặc trưng giữa các mẫu, giúp giảm hiện tượng quá khớp và nâng cao hiệu suất trên dữ liệu chưa biết.



Tính năng

  • Cơ sở mã đơn giản, dễ mở rộng cho nghiên cứu và thử nghiệm
  • Dựa trên kết quả công bố ban đầu của ICLR 2018
  • Tương thích với PyTorch và đào tạo tăng tốc GPU
  • Thể hiện những tiến bộ đáng kể về khả năng khái quát hóa và tính mạnh mẽ
  • Đào tạo mạng lưới nơ-ron trên các tổ hợp lồi của đầu vào và nhãn
  • Triển khai tăng cường dữ liệu hỗn hợp cho phân loại CIFAR-10


Ngôn ngữ lập trình

Python


Danh Mục

Thư viện mạng thần kinh

Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/mixup-cifar10.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ ​​một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.



Các chương trình trực tuyến Linux & Windows mới nhất


Danh mục tải xuống Phần mềm & Chương trình cho Windows & Linux