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RSS订阅原创 第J2周：ResNet50V2算法实战与解析
模型准确率较低的问题可能由多个因素引起，尤其在自定义网络相较于预训练的标准ResNet50时表现较差。例如，跳跃连接、Batch Normalization 和激活函数等处理顺序的细微调整，都会影响模型的性能。>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/Z9yL_wt7L8aPOr9Lqb1K3w) 中的学习记录博客** >- **🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.youkuaiyun.com/)**：采用“后激活”结构。
2024-09-13 20:53:00
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原创 第J1周：ResNet-50算法实战与解析
ResNet-50 是一种深度卷积神经网络，采用了残差学习框架来提高网络的训练效率和性能。进行一个预处理，首先将图片尺寸统一调整为224*224像素，再做随机翻转以提升泛化能力做数据增强处理，接着转换为 PyTorch 的张量 (tensor) 格式，并将像素值归一化到 [0,1] 之间，然后做一个标准化处理，最终创建一个 ImageFolder 数据集对象，我们照例查看了每个类别的索引。C3 模块是一个结合了卷积、池化和残差连接的高级模块，可以有效地捕捉更多的上下文信息和复杂特征，从而提升模型的性能。
2024-09-06 21:09:18
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原创 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现
YOLOv5 的 C3 模块则通过简化的卷积结构和有效的特征融合来提高性能，不像我们之前学习的 ResNet 和 VGG 那样增加大量的网络层数或宽度，能够在目标检测任务中提高性能和效率。对C3模块的初步学习了解，使得对YOLOv5的进一步学习有了更多期待。另外不同的优化器对模型训练效果是有影响的，应该针对不同的模型和数据集，多维度考虑优化器的选择问题。
2024-08-09 17:54:22
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原创 第P7周：马铃薯病害识别（VGG-16复现）
这次的训练中，主要学习了如何手动搭建更复杂的模型，以便于更深入地了解卷积神经网络的构造和使用，在以后自己的模型中可以更灵活地变换经典的模型。
2024-08-02 22:03:06
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原创 第P6周：VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别
在样本数量和复杂度经过提升后，我们需要设置更高层次的CNN模型，调用经典的模型是比较轻松且经典模型往往也能在大多数数据集上表现得不错，但仍需根据自己的数据集和分类任务进行一定的改进，才能使得模型在自己的数据集上表现得更好，同时模型的优化方法也是关键的一步，仍需学习更多更全面的优化方法，而不局限于原来单个的sgd方法。
2024-07-26 22:00:27
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原创 第P5周：Pytorch实现运动鞋识别
引入动态调整学习率方法，如，在训练过程中逐步减小学习率，有助于模型更稳定地收敛，提升性能。其优点在于适应不同的学习任务，避免在训练初期过快或过慢，后期衰减学习率时避免陷入局部最优解。此策略不仅适用于卷积神经网络，还适用于其他深度学习算法如 RNN、Transformer 等，在不同任务如图像分类、自然语言处理等中都能显著提高模型效果，增强训练的灵活性和鲁棒性。
2024-07-19 21:41:03
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原创 第P4周：猴痘病识别
- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客**>- **🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.youkuaiyun.com/)**一、前期准备二、导入数据集数据集一共分为cloudy、rain、shine、sunrise四类，分别存放于weather_photos文件夹中以各自名字命名的子文件夹中。数据集内一共有1125张图片。
2024-06-28 22:01:02
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原创 第P1周：Pytorch实现mnist手写数字识别
- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客**>- **🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.youkuaiyun.com/)**
2024-06-21 21:56:01
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空空如也
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