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RSS订阅原创 数据挖掘：基于PyTorch的图像分类
通过本次实验，学生将学会如何使用PyTorch进行图像分类的基本操作，包括数据加载、模型定义、训练与测试。进一步的工作可以是优化网络结构、调整超参数或者应用更复杂的数据集和任务。进一步思考1.如何改进模型以获得更高的准确率？增加模型复杂度：可以通过增加更多的卷积层、全连接层或者引入更复杂的网络架构如ResNet、Inception等来提升模型能力。数据增强：在不改变数据量的前提下，通过对现有数据进行旋转、翻转、裁剪等操作生成新的训练样本，增加模型的泛化能力。
2024-06-27 16:20:21
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2024-03-14 14:30:50
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