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文章 2023-05-11 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】25 （带数据增强）基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）

1 数据增强在目前分类效果最好的EficientNet系列模型中，EfficientNet-B7版本的模型就是使用随机数据增强方法训练而成的。RandAugment方法也是目前主流的数据增强方法，用RandAugment方法进行训练，会使模型的精度得到提升。2 RandAugment2.1 RandAugment方法简介RandAugment方法是一种新的数据增强方法，它比自动数据增强（AutO....

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文章 2022-11-08 来自：开发者社区

Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的博客个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文内容：Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pytorch 基于LeNet的手写数字识别Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）Pytor....

Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）
文章 2022-11-08 来自：开发者社区

Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的博客个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文内容：Pytorch 基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类Pytorch 基于LeNet的手写数字识别Pytorch 基于AlexNet的服....

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