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主页/本月更新和帮找课程/ai模型/mksz612-PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目【完结】/第7章使用神经网络区分小鸟和飞机图像/

7-10使用卷积提取图像中的特定特征0800_ev.mp4
7-11借助下采样压缩数据0753_ev.mp4
7-12借助PyTorch搭建卷积网络1012_ev.mp4
7-13训练我们的分类模型1005_ev.mp4
7-14训练好的模型如何存储0147_ev.mp4
7-15该用GPU训练我们的模型0859_ev.mp4
7-16优化方案之增加模型宽度-width0855_ev.mp4
7-17优化方案之数据正则化-normalization一1338_ev.mp4
7-18优化方案之数据正则化-normalization二1655_ev.mp4
7-19优化方案之数据正则化-normalization三0856_ev.mp4
7-1CIFAR-10数据集介绍0804_ev.mp4
7-20优化方案之增加模型深度-depth0641_ev.mp4
7-21本章小结0605_ev.mp4
7-2为数据集实现Dataset类0842_ev.mp4
7-3为模型准备训练集和验证集1100_ev.mp4
7-4借助softmax方法给出分类结果1057_ev.mp4
7-5分类模型常用损失之交叉熵损失0738_ev.mp4
7-6全连接网络实现图像分类2553_ev.mp4
7-7对全连接网络的改进之卷积网络1349_ev.mp4
7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型1539_ev.mp4
7-9卷积中的数据填充方法padding0431_ev.mp4

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