【视频】神经网络正则化方法防过拟合和R语言CNN分类手写数字图像数据MNIST|数据分享
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23184 在本文中,在训练深度神经网络时,在训练集和验证集上实现相同的性能通常很麻烦。验证集上相当高的误差是过度拟合的明显标志:神经网络在训练数据方面变得过于专业,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)(查看文末了解数据获取方式)进行深度学习。 在本文中,我们提供了有关如何绕过此问题的综合指南。 ...
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R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类:训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。 设置 library(keras) ...
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R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST)
在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。 1 软件包的下载和安装 在这个例子的笔记本中,需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包,因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待! 1.1 下载 keras 我们可以通过CRAN调用install...
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R语言raster包批量拼接、融合大量栅格图像
本文介绍基于R语言中的raster包,遍历文件夹,读取文件夹下的大量栅格遥感影像,并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合,使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。 其中,本文是用R语言来进行操作的;如果希望基于Python语言实现类似的批量拼接、镶嵌操作,大家可以参考Python中arcpy栅格创建与遥感影像多景数据批量拼接Mosaic(https://blog.csdn.net/z....
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R语言raster包计算多个栅格图像平均值、标准差的方法
本文介绍基于R语言中的raster包,批量读取多张栅格图像,对多个栅格图像计算平均值、标准差,并将所得新的栅格结果图像保存的方法。 在文章R语言raster包批量读取单一或大量栅格图像(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/128485386)中,我们介绍了基于R语言raster包,对单张或多张栅格图像加以平均值、标....
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R语言GD包基于栅格图像实现地理探测器与连续参数的自动离散化
本文介绍基于R语言中的GD包,依据栅格影像数据,实现自变量最优离散化方法选取与执行,并进行地理探测器(Geodetector)操作的方法。 首先,在R语言中进行地理探测器操作,可通过geodetector包、GD包等2个包实现。其中,geodetector包是地理探测器模型的原作者团队开发的,其需要保证输入的自变量数据已经全部为类别数据;其具体操作方法大家可以参考R语言geodetecto....
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R语言geodetector包基于栅格图像实现地理探测器操作
本文介绍基于R语言中的geodetector包,依据多张栅格图像数据,实现地理探测器(Geodetector)操作的详细方法。 需要说明的是,在R语言中进行地理探测器操作,可以分别通过geodetector包、GD包等2个包实现。其中,geodetector包是地理探测器模型的原作者团队早先开发的,其需要保证输入的自变量数据已经全部为类别数据;而GD包则是另外一位学者开发的,其可以自动实现....
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R语言raster包批量读取单一或大量栅格图像
本文介绍基于R语言中的raster包,读取单张或批量读取多张栅格图像,并对栅格图像数据加以基本处理的方法。1 包的安装与导入 首先,我们需要配置好对应的R语言包;前面也提到,我们这里选择基于raster包来实现栅格图像数据的读取与处理工作。首先,如果有需要的话,我们可以先到raster包在R语言的官方网站(https://cran.r-project.org/web/packages/ra....
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Google Earth Engine(GEE)——R 语言图像可视化(内含NDWI指数计算和掩膜镶嵌后的图像展示)
您可以使用Map$addLayer()可视化图像。如果在没有任何附加参数的情况下向地图添加图层,默认情况下rgee将前三个波段分别分配给红色、绿色和蓝色。默认拉伸基于带中数据的类型(例如,浮点数在 [0,1] 中拉伸,16 位数据被拉伸到可能值的完整范围),这可能适合也可能不适合。为了达到理想的可视化效果,您可以为Map$addLayer()提供可视化参数。具体来说,参数是:Visualizat....
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Google Earth Engine(GEE)——R 语言图像概览
改编自Google Earth Engine 文档。 栅格数据在 Earth Engine中表示为Image对象。图像由一个或多个波段组成,每个波段都有自己的名称、数据类型、比例、遮罩和投影。每个图像都将元数据存储为一组属性。1. ee.Image 构造函数可以通过将地球引擎资产ID粘贴到ee$Image构造函数中来加载图像。您可以在数据目录中找到图像ID。例如,要加载JAXA 的 A....
![Google Earth Engine(GEE)——R 语言图像概览](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/20210828153807924.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5q2k5pif5YWJ5piO,size_19,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
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