本文主要是介绍resnet on cifar10实验(三值量化），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
二、实验运行结果：
三、tensorboard观察：
1.graph
2.histogram
这篇关于resnet on cifar10实验(三值量化）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
STM32(十一)：ADC数模转换器实验
AD单通道： 1.RCC开启GPIO和ADC时钟。配置ADCCLK分频器。 2.配置GPIO，把GPIO配置成模拟输入的模式。 3.配置多路开关，把左面通道接入到右面规则组列表里。 4.配置ADC转换器， 包括AD转换器和AD数据寄存器。单次转换，连续转换；扫描、非扫描；有几个通道，触发源是什么，数据对齐是左对齐还是右对齐。 5.ADC_CMD 开启ADC。 void RCC_AD
HNU-2023电路与电子学-实验3
写在前面： 一、实验目的 1.了解简易模型机的内部结构和工作原理。 2.分析模型机的功能，设计 8 重 3-1 多路复用器。 3.分析模型机的功能，设计 8 重 2-1 多路复用器。 4.分析模型机的工作原理，设计模型机控制信号产生逻辑。 二、实验内容 1.用 VERILOG 语言设计模型机的 8 重 3-1 多路复用器； 2.用 VERILOG 语言设计模型机的 8 重 2-1 多
61.以太网数据回环实验（4）以太网数据收发器发送模块
（1）状态转移图： （2）IP数据包格式： （3）UDP数据包格式： （4）以太网发送模块代码： module udp_tx(input wire gmii_txc ,input wire reset_n ,input wire tx_start_en , //以太网开始发送信
LTspice模拟CCM和DCM模式的BUCK电路实验及参数计算
关于BUCK电路的原理可以参考硬件工程师炼成之路写的《 手撕Buck！Buck公式推导过程》.实验内容是将12V~5V的Buck电路仿真,要求纹波电压小于15mv. CCM和DCM的区别: CCM:在一个开关周期内，电感电流从不会到0. DCM:在开关周期内，电感电流总会到0. CCM模式Buck电路仿真: 在用LTspice模拟CCM电路时,MOS管驱动信号频率为100Khz,负载为10R（可自
HCIA--实验十：路由的递归特性
递归路由的理解 一、实验内容 1.需求/要求： 使用4台路由器，在AR1和AR4上分别配置一个LOOPBACK接口，根据路由的递归特性，写一系列的静态路由实现让1.1.1.1和4.4.4.4的双向通信。 二、实验过程 1.拓扑图： 2.步骤： （下列命令行可以直接复制在ensp） 1.如拓扑图所示，配置各路由器的基本信息： 各接口的ip地址及子网掩码，给AR1和AR4分别配置
Resnet图像识别入门——残差结构
桃树、杏树、梨树，你不让我，我不让你，都开满了花赶趟儿。红的像火，粉的像霞，白的像雪。花里带着甜味儿；闭了眼，树上仿佛已经满是桃儿、杏儿、梨儿。花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地闹着，大小的蝴蝶飞来飞去。野花遍地是：杂样儿，有名字的，没名字的，散在草丛里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的。 朱自清在写《春》的时候，或许也没有完全认清春天的所有花，以至于写出了“有名字的，没名字的，散在草丛中”这样的句子。
量化交易面试：什么是连贯风险度量？
连贯风险度量（Coherent Risk Measures）是金融风险管理中的一个重要概念，旨在提供一种合理且一致的方式来评估和量化风险。连贯风险度量的提出是为了克服传统风险度量方法（如VaR，风险价值）的一些局限性。以下是对连贯风险度量的详细解释： 基本概念： 连贯风险度量是指满足特定公理的风险度量方法，这些公理确保了风险评估的一致性和合理性。 这些公理包括：非负性、次可加性、同质性和单调
Matlab）实现HSV非等间隔量化--相似判断：欧式距离--输出图片-
%************************************************************************** % 图像检索——提取颜色特征 %HSV空间颜色直方图(将RGB空间转化为HS
OpenGL/GLUT实践：流体模拟——数值解法求解Navier-Stokes方程模拟二维流体（电子科技大学信软图形与动画Ⅱ实验）
源码见GitHub：A-UESTCer-s-Code 文章目录 1 实现效果2 实现过程2.1 流体模拟实现2.1.1 网格结构2.1.2 数据结构2.1.3 程序结构1) 更新速度场2) 更新密度值 2.1.4 实现效果 2.2 颜色设置2.2.1 颜色绘制2.2.2 颜色交互2.2.3 实现效果 2.3 障碍设置2.3.1 障碍定义2.3.2 障碍边界条件判定2.3.3 障碍实现2.3.
【ShuQiHere】从残差思想到 ResNet：深度学习的突破性创新
【ShuQiHere】引言 在深度学习的迅速发展中，卷积神经网络（CNN）凭借其在计算机视觉领域的出色表现，已经成为一种主流的神经网络架构。然而，随着网络层数的增加，研究人员逐渐发现了一个关键问题：梯度消失 😖 和 梯度爆炸 💥，这使得训练非常深的网络变得极其困难。为了解决这一问题，残差思想 💡 被提出，并在 2015 年由 Kaiming He 等人正式引入 ResNet 中。这一创新不