数据分析-深度学习Pytorch Day9

本文介绍了NIPS大会及其在机器学习领域的地位,接着讲解了ResNet的核心思想——残差结构,以克服深度学习中的梯度消失问题。通过TensorFlow实现ResNet-18的实战,涉及数据准备、网络结构和训练过程,提供源码链接。

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科普知识

NIPS(NeurIPS),全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议 。在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NIPS为人工智能领域的A类会议。

# 前言

SEP.

理论篇的上一篇文章中我们学习了残差网络(ResNet),其核心思想是通过跳跃连接构建残差结构,使得网络可以突破深度的限制,从而构建更加深层次的网络。

TensorFlow之ResNet实战

本期实战分享我们主要对ResNet网络结构中常用的ResNet-18进行代码Tensorflow实践, 本次代码十分简洁,希望各位全程跟上。

1.数据准备

本次数据采用RAFDB人脸表情数据集,包含七个分类:平和,开心,悲伤,

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