matlab cnn高光谱图像分类

【实例简介】ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境 Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0 使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10作为数据集。 # To train with Se python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se # To trian with CBAM python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam 验证结果 ResNet50（训练了160个时代）ACC@1=93.41% A

【汉化完成度】：80%完成，除了一些无法汉化的（中文会变方块）地方，以及找不到汉化位置的地方，其他如向导、描述等都完成了汉化。【说明】：1.仅供学习，请勿用于商业用途2.下载后把文件复制到Workbench的文件夹中，右键点击“解压到当前文件夹”即可，全部点替换。默认路径是：C:Program FilesMySQLMySQL Workbench 8.0 CE，根据你自己安装的路径更改即可3.复制前请注意备份整个工作台文件夹4.适用于Workbench 8.0.12版本（2018年8月左右发布），这个版本以下的版本使用汉化可能会存在问题5.如遇汉化问题，或者有意见建议，可以发

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