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深度学习框架-PyTorch实战 PyTorch框架基本处理操作 PyTorch实战课程简介

深度学习框架-PyTorch实战
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    • PyTorch基本操作(数据代码下载--------->)
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    • 线性回归DEMO-数据与参数配置
    • 线性回归DEMO-训练回归模型
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    • 补充:Hub模块简介
  • 神经网络实战分类与回归任务

    • 气温数据集与任务介绍
    • 按建模顺序构建完成网络架构
    • 简化代码训练网络模型
    • 分类任务概述
    • 构建分类网络模型
    • DataSet模块介绍与应用方法
  • 卷积神经网络原理与参数解读

    • 卷积的作用
    • 卷积特征值计算方法
    • 得到特征图表示
    • 步长与卷积核大小对结果的影响
    • 边缘填充方法
    • 特征图尺寸计算与参数共享
    • 池化层的作用
    • 整体网络架构
    • VGG网络架构
    • 残差网络Resnet
    • 感受野的作用
    • 卷积神经网络应用领域
  • 图像识别核心模块实战解读

    • 网络流程解读
    • Vision模块功能解读
    • 分类任务数据集定义与配置
    • 图像增强的作用
    • 图像增强的作用
    • Batch数据制作
    • 卷积网络参数定义
  • 迁移学习的作用与应用实例

    • 迁移学习策略
    • 加载训练好的网络模型
    • 优化器模块配置
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