- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
- 🍖 原作者:K同学啊
- 编译器:jupyterlab
一、 前期准备
1. 设置GPU
2. 导入数据
3. 数据可视化
二、构建简单的CNN网络
加载并打印模型
三、 训练模型
1. 设置超参数
2. 编写训练函数
3. 编写测试函数
4. 正式训练
四、 结果可视化
总结
第二次完成深度学习项目,整体流程较初次更为顺畅,对数据预处理、模型训练及评估各环节的理解也更为清晰。然而,关于卷积层与池化层的数学原理及机制,仍处于模糊认识阶段,尚未形成系统的理解。后续需安排专门时间,从基础运算入手,结合实例深入钻研,以弥补这一认知短板。