本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括：标量变化（模型损失、准确率等）；权重值的直方图；特征图的...
efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念，希望大家可以在实际的任务中使用这种方法，现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识...
本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的，但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构，所以本着本系...
这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取Ef...
上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。
在这个文章中，主要是来做一下MNIST手写数字集的分类任务。这是一个基础的、经典的分类任务。建议大家一定要跟着代码做一做，源码和数据已经上传到公众号。回复【py...
这个Transforms是常见的图像的转换（包含图像增强等）， 然后不同的transforms可以通过Compose函数连接起来（类似于Sequence把网络层...
torch.nn.Module是所有网络的基类，在PyTorch实现模型的类中都要继承这个类（这个在之前的课程中已经提到）。在构建Module中，Module是...
本文建议复制代码去跑跑看，增加一下手感。如果有些数据需要科学上网，公众号回复【torchvision】获取代码和数据。
第一行是初始化，往后定义了一系列组件。nn.Conv2d就是一般图片处理的卷积模块，然后池化层，全连接层等等。
PyTorch 读取其他的数据，主要是通过 Dataset 类，所以先简单了解一下 Dataset 类。在看很多PyTorch的代码的时候，也会经常看到data...
关键词：训练集（train set）、验证集（valid set）、测试集（test set） 。
efficientNet的论文原文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
本章节简单缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制（最新版的TF也支持动态图了似乎）。
首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务：让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取0，不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点，也就是我们...
这个EfficientNet的核心思想是寻找标准化的模型缩放方法，一般来说，模型深度、宽度、分辨率越大，那么模型的效果就会有提高。以前的网络一般在某一个维度上进...
随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。
最近要开始写毕业论文了，趁这个机会，整理一下论文中每一个章节的到底要写什么内容。内容来自在读的大学官方提供的英文资料，然后这里翻译成中文并且加上个人理解。文章建...
BN于2015年由 Google 提出，Google在ICML论文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规...
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