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RSS订阅原创 (深度学习记录）第P2周：CIFAR10彩色图片识别
个人总结：通过这个示例项目，我对深度学习中的关键概念和技术有了更深入的理解，并且学会了如何使用 PyTorch 构建和训练一个简单的神经网络模型来解决实际的图像分类问题。
2024-05-02 19:08:52
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原创 (深度学习记录）第P1周：Pytorch实现mnist手写数字识别
第P1周的学习主要集中在使用PyTorch框架实现了经典的MNIST手写数字识别任务。通过这个项目，我学到了如何用PyTorch加载和预处理数据集、构建神经网络模型、定义损失函数和优化器，并进行模型训练和评估。
2024-04-26 09:24:21
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原创 （深度学习记录）第T11周：优化器对比实验
在本次实验中，掌握了进行对比实验的技能，能够评估不同优化器在训练过程中的性能表现，增加了论文的工作量，同时选择合适的优化方法可以提高研究工作的效率和准确性。
2024-04-15 18:24:52
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原创 （深度学习记录）第T10周：数据增强
我现在Pycharm上跑的，没有报错，可以运行，后来因为CPU训练太慢，电脑太烫，就转到kaggle上，报了一个错误。后来代码的第一句先改成了！pip install tensorflow也不好用，最后试了很多，改成了这样。有相同问题的可以试一下。
2024-04-08 09:02:55
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原创 （深度学习记录）：第T8周：猫狗识别
个人总结：在kaggle上跑代码，他是不认lr的，只能把所有的lr改成learning_rate.有一句话一直编译不过去，如图，最后改成了model.optimizer.learning_rate.assign(lr)，就可以啦。kaggle上的RAM给的不是很充足，一般运行到epoch=7的时候，就会因为RAM太满，停止，所有这次的epochs设成了5进行训练。当epochs=10的时候如图。错误代码已经改正，将每次循环前进度数组置空。
2024-03-28 17:13:31
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原创 （深度学习记录）第T7周：咖啡豆识别
个人总结：这次的项目在自己的电脑上跑的太慢了，就免费用了kaggle上提供的GPU很方便。还有一个就是在Kaggle上，有一句代码总是编译不过去。
2024-03-21 09:33:08
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原创 （深度学习记录）第T6周——好莱坞明星识别
自己只是简单的调参了，例如改变训练集验证集的比例，调整图像大小，在增加卷积层和Dropout数增加，但是模型效果都没有很好，甚至更低了，过拟合太严重了。-语言环境：Python3.11。
2024-03-14 11:01:53
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原创 （深度学习记录）第T5周：运动鞋品牌识别
个人总结：学到了动态设置学习率和让训练早停，训练早停就可以避免浪费不必要的时间啦。-语言环境：Python3.11。把学习率调到0.001后。学习率调到0.0001。
2024-03-09 19:29:35
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原创 （深度学习记录）：第T4周：猴痘病识别
第一次运行的时候会报这个错误，原因是在文件路径中有中文字符串，将文件路径中的字符串全改成英文的就可以！-语言环境：Python3.11。
2024-02-29 20:50:34
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原创 （深度学习记录）：第T3周：天气识别
个人总结：这次学会了加载磁盘中的数据和配置数据集的时候可以预取数据加速运行，网络中添加Dropout,可以防止过拟合，增加泛化能力。-语言环境：Python3.11。
2024-02-22 12:15:55
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原创 (深度学习记录）第T2周：彩色图片分类
个人总结：在做最后一个调高准确率的时候，首先想到的是增加训练轮数，结果效果更差，可能是产生了过拟合，现在还不知道如何设置学习率，就想着调高一下最后一层卷积的个数，让网络学到更多的东西。如何使测试集accuracy到达72%我是将最后一个卷积层的个数调到了128。-语言环境：Python3.11。
2024-01-31 14:37:18
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原创 (深度学习记录）第T1周：实现mnist手写数字识别
tensorflow版本 2.14.0。-语言环境：Python3.11。-编译器：PyCharm。
2024-01-23 10:32:37
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空空如也
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