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内容详情：7-20优化方案之增加模型深度-depth.mp4 7-16优化方案之增加模型宽度-width.mp4 7-17优化方案之数据正则化-normalization一.mp4 7-19优化方案之数据正则化-normalization三.mp4 7-18优化方案之数据正则化-normalization二.mp4 7-13训练我们的分类模型.mp4 7-14训练好的模型如何存储.mp4 7-2为数据集实现Dataset类.mp4 7-3为模型准备训练集和验证集.mp4 7-10使用卷积提取图像中的特定特征.mp4 7-6全连接网络实现图像分类.mp4 7-11借助下采样压缩数据.mp4 7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4 7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp4 7-12借助PyTorch搭建卷积网络.mp4 7-9卷积中的数据填充方法padding.mp4 7-15该用GPU训练我们的模型.mp4 7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4 7-7对全连接网络的改进之卷积网络.mp4 7-1CIFAR-10数据集介绍.mp4 7-21本章小结.mp4 2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一.mp4 2-3使用预训练的ResNet网络给图片分类二.mp4 2-4使用预训练的GAN网络把马变成斑马.mp4 2-1环境安装与配置.mp4 10-2新的评价指标AUC-ROC曲线.mp4 10-4完整的实现端到端肺部肿瘤检测.mp4 10-5使用合适的框架把模型部署上线一.mp4 10-6使用合适的框架把模型部署上线二.mp4 10-3使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型.mp4 10-1连接分割模型和分类模型.mp4 10-7本章小结.mp4 4-1什么是张量.mp4 4-6张量中的元素类型.mp4 4-7张量的命名.mp4 4-4张量的基本操作一....等。
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