深度学习基准测试是衡量深度学习模型性能的重要手段。以下是一些常用的深度学习基准测试：

  • ImageNet 分类：这是最著名的图像分类基准，包含超过1400万个图像，分为1000个类别。
  • CIFAR-10/100：这是一个较小的图像数据集，包含10万个32x32的彩色图像，分为10个类别。
  • MNIST：这是一个手写数字数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。

常见基准测试模型

以下是一些在深度学习基准测试中常用的模型：

  • AlexNet：这是第一个在ImageNet分类竞赛中取得优异成绩的模型。
  • VGG：这是一个由牛津大学计算机视觉小组提出的模型，以其深度和宽度而闻名。
  • ResNet：这是由微软研究院提出的模型，通过引入残差连接来解决深度神经网络训练困难的问题。

相关资源

您可以参考以下资源来了解更多关于深度学习基准测试的信息：

深度学习模型示例

总结

深度学习基准测试是评估深度学习模型性能的重要手段。通过了解常用的基准测试和模型，您可以更好地理解深度学习技术的发展和应用。