手把手教你创建深度学习模型

创建深度学习模型需要系统化的步骤，涵盖数据准备、模型设计、训练优化到部署应用全流程。以下是详细的步骤指南和实用技巧：

一、明确任务与数据准备

1. 定义问题类型
   分类任务：如图像分类（ResNet）、文本分类（BERT）。

回归任务：如房价预测、股票趋势分析。

生成任务：如GAN生成图像、Transformer生成文本。

2. 数据收集与预处理
   数据获取：

公开数据集：ImageNet（图像）、COCO（目标检测）、GLUE（NLP）。

爬虫或API获取：使用Scrapy、BeautifulSoup采集数据。

数据清洗：

处理缺失值：填充、删除或插值。

去噪：滤波处理（时间序列）或图像去模糊。

数据增强（针对小样本）：

图像：旋转、裁剪、调整亮度（torchvision.transforms）。

文本：同义词替换、回译（Back Translation）。

3. 数据格式化
   划分数据集：训练集（70%）、验证集（15%）、测试集（15%）。

标准化/归一化：

python
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from sklearn.preprocessing import S