内容详情：【第 9 讲 Resnet残差网络】 9.9-如何实例化深度残差网络.mp4 9.8-残差网络的维度变换.mp4 9.7-在网络中引入残差层.mp4 9.6-构建残差网络的每个子模块.mp4 9.5-11卷积的含义和效果（二）.mp4 9.4-11卷积的含义和效果（一）.mp4 9.3-批标准化的效果展示.mp4 9.2-在pytorch中引入批量正则化.mp4 9.1-如何提取中间变量.mp4 【第 8 讲 BatchNormalization】 8.4-批量标准化的操作是怎么进行的.mp4 8.3-阈值变换如何应对过拟合.mp4 8.2-为什么批量标准化比标准化好.mp4 8.1-批量标准化怎么做.mp4 【第 7 讲 CNN进化】 7.5-残差网络的数学原理.mp4 7.4-残差网络的定义.mp4 7.3-深度网络中的梯度消失问题.mp4 7.2-VGG19.mp4 7.1-AlexNet的技术细节.mp4 【第 6 讲 PyTorch（下）】 6.9-CNN要调节的主要参数（二）.mp4 6.8-CNN要调节的主要参数（一）.mp4 6.7-PyTorch里的图像预处理与可视化.mp4 6.6-PyTorch中的优化器选择.mp4 6.5-Adam算法.mp4 6.4-自适应的梯度下降及流平均改进法.mp4 6.3-两个参数问题下的优化面临的问题.mp4 6.2-动量化梯度下降的原理和实现.mp4 6.12-神经网络的训练与测试及训练的效果展示.mp4 6.11-卷积网络中的全连接层.mp4 6.10-构建卷积网络的代码讲解.mp4 6.1-梯度下降法在PyTorch中的实现.mp4 【第 5 讲 PyTorch（上）】 5.8-Drop_out在神经网络中的应用和实现.mp4 5.7-多层网络的模型构建流程、神经网络的参数初始化.mp4 5.6-用类的方法实现逻辑...等。
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