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RSS订阅原创 P6:VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客。● 语言环境：Python3.8。2.了解了VGG-16预训练模型。● 编译器：Pycharm。1.比之前更加熟悉代码。🍖 原作者：K同学啊。
2025-03-28 22:16:45
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原创 P5:实现运动鞋识别
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客。2.学会了自定义动态学习率和使用官方的。● 语言环境：Python3.8。● 编译器：Pycharm。测试集准确率在86%以上。1.学会了保存做好模型。🍖 原作者：K同学啊。
2025-03-21 22:56:08
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原创 P4：猴痘病识别
1.torch.save()和model.load_state_dict的区别如果需要保存和加载完整的模型（包括结构和参数），使用torch.save() 和 torch.load()。如果只需要保存和加载模型参数，使用torch.save() 和 model.load_state_dict()，这种方式更轻量级且更灵活。在实际使用中，推荐使用 torch.save(model.state_dict(), …) 和 model.load_state_dict(torch.load(…)) 的组合。
2025-03-14 22:32:27
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原创 P3：Pytorch实现天气识别
1.提高测试集准确度先换网络架构，看测试集准确率提升多少。再加数据增强。逐步测试 optimizer、scheduler、Dropout 等，看看哪个提升效果最大。最后加 WeightedRandomSampler，避免类别不均衡影响。测试完每个改动后，观察测试集准确率变化！这样可以确保 每个改进都有实际提升，而不会白加代码。2.预训练模型的特点：前几层（Low-level features）：学习 基本的边缘、角、颜色、纹理，这些特征 在任何图像中都是通用的。中间层。
2025-02-28 18:19:17
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原创 P2:CIFAR10彩色图片识别
1.学习了卷积层和池化层的原理。2.深入学习torch.nn.Conv2d()和torch.nn.MaxPool2d()函数，学会了其计算方法。3.了解了图片的shape。
2025-02-14 14:55:24
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原创 P1 PYTHORCH实现minist手写数据集
之前用过yolo,进行过简单的训练，检测，整体上没有大的问题。经过P1的学习，掌握了以下内容：1.大致了解了整体学习过程2.进一步了解了pytorch框架，知道了简单的工作原理。3.简单了解了卷积神经网络。
2025-01-22 16:32:31
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空空如也
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