CIFAR10

視覺與 AIVision & AI

CIFAR10 低資料模型優化CIFAR-10 model optimization with limited data

2022國立台北科技大學National Taipei University of TechnologyArchive
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在僅使用 10,000 筆 CIFAR10 訓練資料的限制下，建構模型並觀察泛化能力。Built and evaluated an image-classification model using only 10,000 CIFAR-10 training samples.

專案內容Project scope

  • 限制訓練資料量，觀察模型在低資料情境下的表現。
  • 查找相關文獻並建構模型。
  • 記錄訓練結果與模型表現。
  • Limited the training set to study model behavior in a low-data setting.
  • Reviewed related work and built the model.
  • Recorded training results and model performance.

我的工作範圍My contribution

我主要負責Owned

  • 建構模型。
  • 查找相關文獻。
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Owned

  • Model construction.
  • Literature review.

專案影像Project evidence

CIFAR10 低資料訓練紀錄
CIFAR10 低資料訓練紀錄Project image 1
模型結果與分析
模型結果與分析Project image 2

技術與回顧Technology and review

KerasDeep LearningLow-data Training
技術深度Technical depth
待評分Not rated
個人主責Personal ownership
待評分Not rated
展示成熟度Presentation maturity
待評分Not rated
回顧價值Review value
待評分Not rated
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