3.5 筛选数据集
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2.6 卷积运算
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3.24 数据集划分
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3.16 优化算法
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3.9 损失函数
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3.28 训练resNet50 模型
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3.21 1x1卷积
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2.10 定义卷积层
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3.13 偏差与方差
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2.11 简单卷积神经网络
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2.16 数据集划分
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3.3 数据集观察
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3.11 正向传播
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3.26 迁移学习与特征提取
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3.19 VGG-16卷积网络
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3.12 反向传播
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2.7 边缘扩充
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3.17 参数与超参数
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2.1 数据集
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3.27 基于VGG16的迁移学习
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2.8 卷积步长
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4.2 数据集
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3.14 正则化
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2.13 经典结构LeNet-5
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代码缝合：用CNN+LSTM+KAN做时间序列预测项目，效果提升了！
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3.7 符号化表示
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2.15 为什么使用卷积？
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2.21 模型训练
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3.18 Softmax回归
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OpenMV2024.2版本 - SAM实现自动数据标注支持
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6.7 数据集分析
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4.12 交并比
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3.23 合成细胞彩色图像
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4.13 非极大值抑制
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2.23 模型预测
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4.8 特征点检测
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7.7 数据增强
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使用OpenCV的DNN模块，实战目标追踪与疲劳驾驶检测，OpenCV深度学习入门级应用案例！
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