PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目夸克网盘资源_网盘资源下载_夸克网盘资源搜索_大象盘搜

• file:6-14使用神经网络解决温度计示数转换问题.mp4
• file:6-2温度计示数转换.mp4
• file:6-4PyTorch中的广播机制.mp4
• file:6-3神经网络重要概念-损失.mp4
• file:6-8使用超参数优化我们的模型效果.mp4
• file:6-13构建批量训练方法.mp4
• file:6-12用PyTorch的nn模块搭建神经网络.mp4
• file:8-2CT数据是什么样子.mp4
• file:8-14本章小结.mp4
• file:8-1肺部癌症检测的项目简介.mp4
• file:8-10分割训练集和验证集.mp4
• file:8-4下载项目中的数据集.mp4
• file:8-3制定一个解决方案.mp4
• file:8-9编写Dataset方法.mp4
• file:8-8数据坐标系的转换.mp4
• file:7-19优化方案之数据正则化-normalization三.mp4
• file:7-20优化方案之增加模型深度-depth.mp4
• file:7-9卷积中的数据填充方法padding.mp4
• file:7-7对全连接网络的改进之卷积网络.mp4
• file:7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4
• file:7-13训练我们的分类模型.mp4
• file:7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp4
• file:7-11借助下采样压缩数据.mp4
• file:7-1CIFAR-10数据集介绍.mp4
• file:7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4
• file:7-10使用卷积提取图像中的特定特征.mp4
• file:1-3常用深度学习框架.mp4
• file:1-2深度学习如何影响生活.mp4
• folder:PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目
• folder:第6章 神经网络理念解决温度计转换
• folder:第8章 项目实战一：理解业务与数据
• folder:第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像
• folder:第1章 课程导学
• folder:第4章 PyTorch基础知识必备-张量
• folder:第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测