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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9章项目实战二：模型训练与优化/

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9-10借助TensorBoard绘制指标曲线1230_ev.mp4
9-11新的模型评估指标F1score1751_ev.mp4
9-12实现F1Score计算逻辑0858_ev.mp4
9-13数据优化方法1136_ev.mp4
9-14数据重复采样的代码实现1549_ev.mp4
9-15数据增强的代码实现1937_ev.mp4
9-16第二个模型结节分割0853_ev.mp4
9-17图像分割的几种类型0705_ev.mp4
9-18U-Net模型介绍1927_ev.mp4
9-19为图像分割进行数据预处理2501_ev.mp4
9-1第一个模型结节分类1540_ev.mp4
9-20为图像分割构建Dataset类2623_ev.mp4
9-21构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强1116_ev.mp4
9-22Adam优化器和Dice损失1127_ev.mp4
9-23构建训练流程1826_ev.mp4
9-24模型存储图像存储代码介绍0550_ev.mp4
9-25分割模型训练及在TensorBoard中查看结果1145_ev.mp4
9-26本章小结1511_ev.mp4
9-2定义模型训练框架1831_ev.mp4
9-3初始化都包含什么内容0913_ev.mp4
9-4编写数据加载器部分0702_ev.mp4
9-5实现模型的核心部分1827_ev.mp4
9-6定义损失计算和训练验证环节一1731_ev.mp4
9-7定义损失计算和训练验证环节二0920_ev.mp4
9-8在日志中保存重要信息1956_ev.mp4
9-9尝试训练第一个模型1650_ev.mp4
系统使用教程

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