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任务分析、模型更新、损失函数、前向与反向传播、Dropout、可视化分析。
卷积计算、层次结构、参数共享、池化层、经典架构拆解。
RNN问题分析、Self-Attention、QKV机制、多头注意力、位置编码、BERT训练方式。
框架对比、CPU/GPU安装、网络结构定义、损失与训练模块、分类模型训练与参数调优。
图像数据预处理、增强与迁移学习、优化器设置、完整训练与测试流程。
Dataloader任务与方法、标签处理、文本分词与ID转换、LSTM模型训练。
Flask服务端部署、预测函数调用、视觉Transformer任务解析、源码调试与训练。
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完成本课程后，你将能够：
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