摘要：
七、使用 Keras：深入探讨 本章涵盖 使用 Sequential 类、功能 API 和模型子类创建 Keras 模型 使用内置的 Keras 训练和评估循环 使用 Keras 回调函数自定义训练 使用 TensorBoard 监控训练和评估指标 从头开始编写训练和评估循环 您现在对 Keras 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:58
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四、入门神经网络：分类和回归 本章涵盖 您的第一个真实世界机器学习工作流示例 处理矢量数据上的分类问题 处理矢量数据上的连续回归问题 本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识，并将所学应用于三个新任务，涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:56
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摘要：
前言 序言 如果你拿起这本书，你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题，跨越了医学影像、农业、 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:53
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十四、端到端结节分析，以及接下来的步骤 本章内容包括 连接分割和分类模型 为新任务微调网络 将直方图和其他指标类型添加到 TensorBoard 从过拟合到泛化 在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练分割模型以找到这些候选，处 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:51
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十二、通过指标和增强改进训练 本章涵盖 定义和计算精确率、召回率以及真/假阳性/阴性 使用 F1 分数与其他质量指标 平衡和增强数据以减少过拟合 使用 TensorBoard 绘制质量指标图 上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:50
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第二部分：从现实世界的图像中学习：肺癌的早期检测 第 2 部分的结构与第 1 部分不同；它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例，从第 1 部分学到的基本构建模块开始，构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的，我们将探讨如何诊断这些问题， 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:49
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摘要：
六、使用神经网络拟合数据 本章内容包括 与线性模型相比，非线性激活函数是关键区别 使用 PyTorch 的nn模块 使用神经网络解决线性拟合问题 到目前为止，我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题，使用了一个只有一个输入和一个输出 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:48
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摘要：
四、使用张量表示真实世界数据 本章内容包括 将现实世界的数据表示为 PyTorch 张量 处理各种数据类型 从文件加载数据 将数据转换为张量 塑造张量，使其可以作为神经网络模型的输入 在上一章中，我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入，并产生张量作为输出。事实上，神 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:46
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摘要：
第一部分：PyTorch 核心 欢迎来到本书的第一部分。在这里，我们将与 PyTorch 迈出第一步，获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。 在第一章中，我们将首次接触 PyTorch，了解它是什么，解决了什么问题，以及它与其他深度学习框架的关系。第二章将带领我们进行一次旅行 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:45
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第二十四章：类元编程 每个人都知道调试比一开始编写程序要困难两倍。所以如果你在编写时尽可能聪明，那么你将如何调试呢？ Brian W. Kernighan 和 P. J. Plauger，《编程风格的要素》¹ 类元编程是在运行时创建或自定义类的艺术。在 Python 中，类是一等对象，因此可以使用函 阅读全文
posted @ 2024-03-20 15:17
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