PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别 - 爱网盘 - 网盘资源搜索，网盘搜索神器，夸克网盘云盘下载

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• file:7-20优化方案之增加模型深度-depth.mp4
• file:7-17优化方案之数据正则化-normalization一.mp4
• file:7-13训练我们的分类模型.mp4
• file:7-2为数据集实现Dataset类.mp4
• file:7-3为模型准备训练集和验证集.mp4
• file:7-10使用卷积提取图像中的特定特征.mp4
• file:7-6全连接网络实现图像分类.mp4
• file:7-11借助下采样压缩数据.mp4
• file:7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4
• file:7-8借助PyTorch搭建卷积网络模型.mp4
• file:7-9卷积中的数据填充方法padding.mp4
• file:7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4
• file:7-1CIFAR-10数据集介绍.mp4
• file:7-21本章小结.mp4
• file:2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一.mp4
• file:2-1环境安装与配置.mp4
• file:10-2新的评价指标AUC-ROC曲线.mp4
• file:10-4完整的实现端到端肺部肿瘤检测.mp4
• file:10-5使用合适的框架把模型部署上线一.mp4
• file:10-3使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型.mp4
• file:4-1什么是张量.mp4
• file:4-6张量中的元素类型.mp4
• file:4-9张量的底层实现逻辑一.mp4
• file:4-8把张量传递到GPU中进行运算.mp4
• file:8-4下载项目中的数据集.mp4
• file:8-8数据坐标系的转换.mp4
• file:8-3制定一个解决方案.mp4
• file:8-5原始数据是长什么样子的.mp4
• file:8-1肺部癌症检测的项目简介.mp4
• file:8-11CT数据可视化实现一.mp4
• folder:PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别
• folder:第7章 使用神经网络区分小鸟和飞机图像
• folder:第2章 课程内容整体规划
• folder:第10章 项目实战三：实现端到端的模型预测
• folder:第4章 PyTorch基础知识必备-张量
• folder:第8章 项目实战一：理解业务与数据
• folder:第6章 神经网络理念解决温度计转换
• folder:第11章 课程总结与面试问题