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  • 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
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  • 7-20优化方案之增加模型深度-depth0641_ev.mp4
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  • 7-5分类模型常用损失之交叉熵损失0738_ev.mp4
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  • 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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