内容详情：1-3常用深度学习框架.mp4 1-2深度学习如何影响生活.mp4 1-1课程导学.mp4 9-26本章小结【www..com】.mp4 9-5实现模型的核心部分.mp4 9-8在日志中保存重要信息.mp4 9-9尝试训练第一个模型.mp4 9-3初始化都包含什么内容.mp4 9-12实现F1Score计算逻辑.mp4 9-7定义损失计算和训练验证环节二.mp4 9-6定义损失计算和训练验证环节一.mp4 9-21构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强.mp4 9-20为图像分割构建Dataset类.mp4 9-4编写数据加载器部分.mp4 9-11新的模型评估指标F1score.mp4 9-17图像分割的几种类型.mp4 9-23构建训练流程.mp4 9-1第一个模型结节分类.mp4 9-18U-Net模型介绍.mp4 9-19为图像分割进行数据预处理.mp4 9-24模型存储图像存储代码介绍.mp4 9-25分割模型训练及在TensorBoard中查看结果.mp4 9-22Adam优化器和Dice损失.mp4 9-15数据增强的代码实现.mp4 9-2定义模型训练框架.mp4 9-16第二个模型结节分割.mp4 9-13数据优化方法.mp4 9-14数据重复采样的代码实现.mp4 9-10借助TensorBoard绘制指标曲线.mp4 7-16优化方案之增加模型宽度-width.mp4 7-1CIFAR-10数据集介绍.mp4 7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp4 7-7对全连接网络的改进之卷积网络.mp4 7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4 7-2为数据集实现Dataset类.mp4 7-18优化方案之数据正则化-normalization二.mp4 7-15该用GPU训练我们的模型.mp4 7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4...等。
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