多源数据复杂标签分布下混合监督表征学习代码

多源数据复杂标签分布下混合监督表征学习公开代码包含身份认证准确率、模型内存占有量、模型表征计算效率所用的相关库函数与权重文件，数据总量约为9.7MB。具体内容列表分别为： dataloader.py: 数据加载代码 model_LBCNN.py: 多源数据复杂标签分布下混合监督表征学习模型代码 model_LBCNN_train.py: 模型代码 model_1.pth: 训练得到的权重文件 test_asymmetric_contrast_learning.py: 身份认证准确率代码 test_params.py:模型内存占有量代码 test_FPS.py:模型表征计算效率代码

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供多源数据复杂标签分布下混合监督表征学习的公开代码，包含身份认证准确率、模型内存占有量及表征计算效率测试所需的库函数与权重文件，总数据量约9.7MB。文件涵盖数据加载、模型训练、权重存储及多项性能评估代码，适用于模式识别与人工智能领域的研究与应用。