PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目网盘资源免费观看百度云网盘链接提取码分享下载

• 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