github：https://github.com/zhongzhengli13

本文总结了深度学习训练过程中常见的问题与解决方法。主要内容包括：1) 准确率低的可能原因（如权重未初始化、学习率过大）；2) 训练集、验证集和测试集的作用与区别；3) 数据归一化的重要性；4) 损失函数增加但精度上升的8种可能原因；5) 退化问题的产生原因；6) 梯度计算的目的；7) 权重初始化的必要性；8) 常见损失函数（MSE、MAE、交叉熵等）的特点与适用场景。文章以简明易懂的方式解释了深度学习训练中的关键技术问题，并提供了实用的解决方案建议，适合深度学习初学者参考。

本项目基于MobileNetV3-Small轻量级模型实现植物病害识别，准确率达96.67%。通过Kaggle数据集训练，可识别健康、白粉病和锈病三类叶子状态。模型仅1.5M参数量，适合嵌入式设备部署。提供完整训练、测试流程，支持单张图像推理，并自动保存最优模型。预处理采用自定义统计的均值和标准差，提升模型泛化能力。项目包含数据统计、模型训练、测试等功能模块，代码已开源。

本文介绍了FCN语义分割算法的原理与实现。FCN通过全卷积网络实现端到端的语义分割，将输入图像转换为像素级分类结果。文章详细解析了FCN的网络结构、转置卷积计算过程、损失函数（像素级交叉熵）和四种评价指标（像素准确率、平均类别准确率、平均IoU、频率加权IoU）。重点阐述了FCN如何通过跳转连接和膨胀卷积提升性能，并分析了网络输出结果的解析方式。不同版本的FCN网络结构（如结合ResNet的变体）也被讨论，展示了480×480×21输出维度的典型示例。该算法奠定了CNN在语义分割领域的基础地位。

z：表示输入G网络的噪声；G(z)：表示G网络生成的图片；D(*)：表示D网络判断图片是否真实的概论。这形成了一个对抗过程，其中生成器不断学习如何生成更逼真的数据，而判别器不断学习如何更好地区分真假数据。对于生成模型，损失函数很难定义->所以我们可以将生成模型的输出交给判别模型进行处理，来分辨好坏。生成器的损失是通过判别器的输出来计算的，而判别器的输出是一个概率值，我们可以通过交叉熵计算。的情况下，判别器的性能。试图最小化这个值函数，而判别器。生成器和判别器是亦敌亦友的关系。

上传github被拒绝问题解决思路。

深度学习：测试是否含有gpu的环境。

本人是小白，一次安装，可能有不对的地方，望包含。

【代码】动手学深度学习-python基础知识介绍part1。