IBM用相变存储器刷新CIFAR-10记录
IBM研究人员用ResNet分类网络进行实验，在将训练后的权重映射到PCM突触后，在CIFAR-10数据集上和准确率达到93.7％，在ImageNet基准上的top-1准确率达到71.6％。此外，研究人员通过一种补偿技术，可将原型芯片在1天内的测试准确率保持在92.6％以上，据悉，这是迄今为止任何模拟电阻式存储硬件在CIFAR-10数据集上...
谷歌开源效率怪兽GPipe,速度提升25倍,CIFAR-10精度达到99%
大型神经网络不仅适用于ImageNet等数据集,还通过迁移学习,与其他数据集息息相关。目前我们已知ImageNet模型越好,迁移就越好。Google在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行了迁移学习实验,将最佳公布的CIFAR-10精度提高到99%,将CIFAR-100精度提高到91.3%。哪里能获取到GPipe?Github:httpsgithub/tensorflow/lingvo...
学界| CIFAR-10+ImageNet=?CINIC-10!
为了克服现有基准数据集的缺点,我们提出了CINIC-10:CINIC-10既不是ImageNet也不是CIFAR-10。CINIC-10是CIFAR-10通过添加下采样的ImageNet图像扩展得到的。CINIC-10具有以下几个理想特质:CINIC-10有270,000张图像,是CIFAR的4.5倍。图像大小与CIFAR中的一样,也就是说可以用CINIC-...
有人声称「解决了」MNIST与CIFAR 10,实现了100%准确率
作者报告了在AFHQ数据集、FourShapes、MNIST和CIFAR10的结果，在所有任务上都实现了100%的准确率。MNIST被认为是机器学习的HelloWorld，是大家入门时都会用到的数据集，其包含7万张手写数字图像，其中6万张用于训练，1万用于测试。MNIST中的图像是灰度的，分辨率仅28×28像素。尽管问题「...
26秒单GPU训练CIFAR10,Jeff Dean也点赞的深度学习优化技巧
今日,一位名为DavidPage的myrtle.ai科学家和他的团队对ResNet训练进行了一系列改造,将在单GPU上训练CIFAR10数据集并达到94%准确率所需的时间减少到了26秒,比DAWNBench排行榜现在的第一名高了10秒以上。这一项目获得了JeffDean的点赞。myrtle.ai研究科学家DavidPage的推特...
Edgeboard试用 — 基于CIFAR10分类模型的移植
数据集准备我们使用CIFAR10数据集(www.e993.com)2024年11月13日。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集,10000张作为验证集。!mkdir‐p/home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar#wget将下载的文件存放到指定的文件夹下,同时重命名下载的文件,利用‐O!wget"http:...
“炼丹必备”15个常用基准数据集含大规模中文多模态理解、医疗...
CIFAR-10(CanadianInstituteforAdvancedResearch,10classes)是TinyImages数据集的子集,由60000张32x32彩色图像组成,它们由AlexKrizhevsky、VinodNair和GeoffreyHinton收集。这些图像标有10个相互排斥的类别之一:飞机、汽车(但不是卡车或皮卡车)、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车(但...
ImageNet验证集6%的标签都是错的,MIT:十大常用数据集没那么靠谱
CIFAR-10和CIFAR-100数据集分别由10类和100类32×32图像组成。这两个数据集通过在互联网上搜索类别标签来收集图像。人工标记时通过过滤掉标签错误的图像,来选择与类别标签匹配的图像。标记器仅根据图像中最突出的一个实例来赋予标签,其中允许该实例有部分遮挡。
比可微架构搜索DARTS快10倍,第四范式提出优化NAS算法
该工作利用搜索CNN和RNN结构来进行实验。此次试验使用CIFAR-10、ImageNet、PTB、WT2等四个数据集。CNN的架构搜索1.在CIFAR-10上搜索单元在CIFAR-10上搜索架构相同,卷积单元由N=7个节点组成,通过对单元进行8次叠加获得网络;在搜索过程中,我们训练了一个由8个单元叠加的50个周期的...
...从图像处理到语音识别,25款数据科学家必知的深度学习开放数据集
数量:265,016张图像,每张图像至少3个问题,每个问题10个正确答案SOTA:《TipsandTricksforVisualQuestionAnswering:Learningsfromthe2017Challenge》(httpsarxiv/abs/1708.02711)街景门牌号数据集(SVHN)链接:httpufldl.stanford.edu/housenumbers/...