持续学习中避免灾难性遗忘的EWC损失数学原理及代码实现

train_loader=DataLoader(mnist_train,batch_size=100,shuffle=True)test_loader=DataLoader(mnist_test,batch_size=100,shuffle=False)#FashiomMNISTistaskBf_mnist_train=datasets.FashionMNIST("../data",train=True,download=True,transform=transforms.ToTensor())f_mnist_tes...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

在阿尔伯塔大学的最新研究中,科学家们通过对MNIST和ImageNet数据集进行重新设计,使其适应连续的学习任务序列,直接展示了可塑性丧失的现象。在对ImageNet数据集的实验中,发现二分类任务的准确率从最初的89%下降到第2000个任务时的77%,与传统线性网络相似。这种可塑性丧失现象出现在多种深度网络架构、优化器、激活函数、...

Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!

1)使用微调的预训练ResNet预测mnist数据集2)从头开始训练ResNet预测mnist数据集2.STEM图像生成1)STEM图像数据读取与处理2)使用ASE创建原子模型3)模拟二硫化钼中硫原子的缺失4)生成硫原子缺失的STEM仿真图像3.卷积神经网络在合金电镜图片识别的应用文章1)合金电镜数据集介绍及图像预处理2)构建简单CNN...

如何用深度学习框架 PyTorch 进行数据处理? | Q 福利

图1MNIST预处理后的数据示例自定义数据集的使用除了这些经典数据集外,有时还需要根据实际任务使用指定的数据集。自定义的数据集MyDataset类需要继承torch.utils.Dataset抽象类,并实现三个方法,分别是:init()方法,实现数据集的初始化;len()方法,记录数据集的大小;getitem()方法,通过索引获取数据和标签。

探索神经网络规模下限,MNIST-1D数据集迈出了第一步

在MNIST-1D数据集上可视化常见模型的性能。该数据集根据它们是否使用非线性特征(逻辑回归vs.MLP)或是否存在空间归纳偏差(MLPvsN)将它们清晰地分开。人类做得最好。最好可以放大来观察上图结果。使用案例在本节中,我们将探讨MNIST-1D如何用于研究核心"深度学习科学"现象的几个例子。

取代MNIST?德国时尚圈的科学家们推出衣裤鞋包基准数据集

但是,总有人觉得MNIST不够好,想要扩充、改进、替代它(www.e993.com)2024年11月5日。今天,德国研究机构ZalandoResearch在GitHub上发布了一个名叫Fashion-MNIST的数据集,其中训练集包含60000个样例,测试集包含10000个样例,分为10类。样例都来自日常穿着的衣裤鞋包,每一个都是28×28的灰度图像。除了内容不一样,这个数据集的图片尺寸、训练/测...

学界| Fashion-MNIST:替代MNIST手写数字集的图像数据集

FashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集[1]的图像数据集。它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度...

MedMNIST:18个数据集开启2D+3D医学影像之旅,可免费下载

5.只需一行代码,便可以以蒙太奇的形式可视化查看数据集图三PathMNIST的20*20蒙太奇展示潜在用途MedMNIST是一个预处理高度标准化的轻量级数据集合,适合多种机器学习、计算机视觉和生物医学图像分析的研究。然而基于同样的原因,MedMNIST并不适合临床用途。针对临床用途的研究/产品可以直接使用MedMNIST的原始数据,...

...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

MNIST是最流行的深度学习数据集之一。这是一个手写数字数据集,包含一个有着60000样本的训练集和一个有着10000样本的测试集。对于在现实世界数据上尝试学习技术和深度识别模式而言,这是一个非常好的数据库,且无需花费过多时间和精力进行数据预处理。

上海交大:我们做了一个MNIST数据集,发现AutoML算法没那么好用

近期,上海交通大学的研究人员创建了医疗图像数据集MedMNIST,共包含10个预处理开放医疗图像数据集(其数据来自多个不同的数据源,并经过预处理)。和MNIST数据集一样,MedMNIST数据集在轻量级28×28图像上执行分类任务,所含任务覆盖主要的医疗图像模态和多样化的数据规模。根据研究人员的设计,MedMNIST数据集具...