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使用 PyTorch 的深度学习入门

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

要点回顾

  • 第 1 章

    • 了解深度学习
    • 构建小型神经网络
    • 认识线性层

  • 第 2 章

    • 使用损失与激活函数
    • 计算导数
    • 使用反向传播

  • 第 3 章

    • 训练神经网络
    • 调整学习率和动量
    • 理解其影响

  • 第 4 章

    • 提升模型的策略
    • 降低过拟合
    • 评估模型性能
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