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RSS订阅原创 中国海洋大学25秋《软件工程原理与实践》实验5：ViT & Swin Transformer
学习要求：Transformer的基本原理典型基于Transformer的网络结构。
2025-11-09 21:48:24
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原创 中国海洋大学25秋《软件工程原理与实践》实验4：MobileNet & ShuffleNet
模型训练中存在随机性。权重初始化随机：卷积层和全连接层初始参数是随机的。Dropout：训练过程中随机丢弃部分神经元。数据随机化：训练时 batch 顺序打乱、数据增强等。优化器随机性：如 Adam 中的动量和小批量随机梯度。结果：每次训练可能收敛到不同局部最优，所以分类精度略有差异。
2025-11-01 15:23:58
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原创 中国海洋大学25秋《软件工程原理与实践》实验3：卷积神经网络
对于视觉数据，PyTorch 创建了一个叫做 torchvision 的包，该包含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块 torchvision.datasets 和支持加载图像数据数据转换模块torch.utils.data.DataLoader。下面将使用CIFAR10数据集，它包含十个类别：airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck。
2025-10-25 21:07:18
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原创 中国海洋大学25秋《软件工程原理与实践》实验2：深度学习基础
摘要：本实验为中国海洋大学《软件工程原理与实践》课程中的深度学习基础实验，包含PyTorch基础操作和螺旋数据分类两部分。实验通过代码练习掌握张量创建、矩阵运算等基本操作，并对比线性模型与加入ReLU的非线性模型在螺旋数据上的表现差异，验证了激活函数对解决非线性问题的重要性。实验还探讨了AlexNet优势、梯度消失、网络深度与宽度比较等关键问题，通过实践加深了对深度学习核心概念的理解。
2025-10-11 19:49:00
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