- Популярные видео
- Авто
- Видео-блоги
- ДТП, аварии
- Для маленьких
- Еда, напитки
- Животные
- Закон и право
- Знаменитости
- Игры
- Искусство
- Комедии
- Красота, мода
- Кулинария, рецепты
- Люди
- Мото
- Музыка
- Мультфильмы
- Наука, технологии
- Новости
- Образование
- Политика
- Праздники
- Приколы
- Природа
- Происшествия
- Путешествия
- Развлечения
- Ржач
- Семья
- Сериалы
- Спорт
- Стиль жизни
- ТВ передачи
- Танцы
- Технологии
- Товары
- Ужасы
- Фильмы
- Шоу-бизнес
- Юмор
#35. Использование ResNet моделей. Связь ResNet с Dropout и бустингом | Нейросети на PyTorch
Практический курс по НС: https://stepik.org/a/227582
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/nn_pytorch
PyTorch: https://pytorch.org/tutorials/
Пример использования обученной модели resnet50 для классификации полноцветных изображений. Связь архитектуры ResNet с Dropout и бустингом.
Видео #35. Использование ResNet моделей. Связь ResNet с Dropout и бустингом | Нейросети на PyTorch канала selfedu
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/nn_pytorch
PyTorch: https://pytorch.org/tutorials/
Пример использования обученной модели resnet50 для классификации полноцветных изображений. Связь архитектуры ResNet с Dropout и бустингом.
Видео #35. Использование ResNet моделей. Связь ResNet с Dropout и бустингом | Нейросети на PyTorch канала selfedu
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
1 декабря 2024 г. 16:47:12
00:09:25
Другие видео канала
#31. Обработка исключений. Введение | Уроки ООП C++
Вариант 4 Задание 4 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение Ответ
#14. Тонкая настройка и контроль процесса обучения через метод fit() | Tensorflow 2 уроки
#59. Функции fputs(), fgets() и fprintf(), fscanf() | Язык C для начинающих
#13. Шаблонный тег url | Уроки по Django 4
#9. Статические поля и методы класса | Уроки ООП C++
#3. Создание тензоров. Конвертирование в NumPy | Нейросети на PyTorch
#14. Автоматическое дифференцирование | Нейросети на PyTorch
#60. Функции feof(), fflush(), setvbuf() | Язык C для начинающих
#13. Дружественные классы и функции | Уроки ООП C++
#14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение
#6. Тензоры. Базовые математические операции | Нейросети на PyTorch
#23. Контейнер map библиотеки STL в C++ | Структуры данных
#27. Множественное наследование. Порядок вызова конструкторов и деструкторов | Уроки ООП C++
#11. L2-регуляризатор. Математическое обоснование и пример работы | Машинное обучение
#22. Сохранение и загрузка моделей. Функции torch.save() и torch.load() | Нейросети на PyTorch
#7. Добавляем случайности в L-систему | Фракталы на Python
#37. Подключение админ-панели. Регистрация моделей | Уроки по Django 4
#3. Dockerfile. Создание собственных образов | Docker для начинающих
#27. Введение в сверточные нейронные сети CNN | Нейросети на PyTorch
