课程介绍
课程章节
章节1: 卷积神经网络原理 (5节)

课时01

卷积神经网络引入

18分8秒

课时02

卷积神经网络原理

44分23秒

课时03

使用卷积操作图片

41分33秒

课时04

搭建卷积神经网络

37分11秒

课时05

图片数据读取

31分55秒

章节2: 经典分类网络结构 (13节)

课时06

cifar-10数据集识别

17分15秒

课时07

AlexNet详解

20分51秒

课时08

手动实现AlexNet

41分10秒

课时09

VGG网络结构

19分8秒

课时10

VGG网络实现

26分52秒

课时11

GoogLeNet网络结构

20分12秒

课时12

Inception结构和辅助输出结构

22分42秒

课时13

GoogLeNet网络结构定义

33分21秒

课时14

GoogLeNet训练

19分40秒

课时15

resnet网络结构

31分54秒

课时16

padding的研究

24分40秒

课时17

搭建resnet网络

1小时9分51秒

课时18

resnet训练代码

21分45秒

章节3: CNN网络实战技巧 (3节)

课时19

迁移学习概念

5分41秒

课时20

迁移学习代码实现

44分24秒

课时21

迁移学习之训练最后几层参数

13分58秒

章节4:前沿分类网络 (6节)

课时22

ResNeXt网络原理

23分5秒

课时23

mobilenetv1v2原理

48分15秒

课时24

dw卷积和传统卷积对比和mobilenet原理复习

20分41秒

课时25

mobilenetv2代码详解

16分5秒

课时26

mobilenetv3网络结构详解

26分50秒

课时27

mobilenetv3源码解读

13分10秒

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