现代卷积神经网络

会害羞的杨卓越

现代卷积网络实战系列4：PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST数据集本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数 2、训练函数、PyTorch构建LeNet网络 3、PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集 4、PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST数据集 5、PyTorch从零构建GoogLeNet训练MNIST数据集 6、PyTorch从零构建ResNet训练MNIST数据集

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现代卷积网络实战系列6：PyTorch从零构建ResNet训练MNIST数据集1、MNIST数据集处理、加载、网络初始化、测试函数 2、训练函数、PyTorch构建LeNet网络 3、PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集 4、PyTorch从零构建VGGNet训练MNIST数据集 5、PyTorch从零构建GoogLeNet训练MNIST数据集 6、PyTorch从零构建ResNet训练MNIST数据集

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现代卷积网络实战系列2：训练函数、PyTorch构建LeNet网络因为每一个epoch训练结束后，我们需要测试一下这个网络的性能，所有会在训练函数中频繁调用测试函数，所有测试函数中所有需要的参数，训练函数都需要这七个参数，是训练一个神经网络所需要的最少参数

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现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集AlexNet提出了一下5点改进：AlexNet( (feature): Sequential( (0): Conv2d(1, 32, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace=True) (2): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (3): ReLU(inplace=True) (4): M