P3-12 第三章、分类模型——识别自己写的数字图片--模型状态参数
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P3-2 第三章分类模型 3.1.2-3.1.3乳腺癌预测模型的定义与训练
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P4-12 4.8 CNN识别CIFA代码讲解（下）
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第三章分类模型 3.3二分类与多分类 softmax
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3-1 第三章 分类模型--3.1.1数据集的读取与预处理
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2手写数字识别模型的部署与测试
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3.5多层神经网络的建立和训练（1）
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P3-3 第三章分类模型 3.2计算机视觉基础与预训练--数据分批（上）
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第三章 分类模型 3.2 对普通文件的封装和分批
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第三章 分类模型 3.1-3.2 知识回顾-串讲
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第二章、线性回归模型--1.预测模型的建立
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第四章 卷积神经网络（下）池化与全连接层
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第三章 最后的章节作业布置
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P4-13 第四章 4.8CNN识别CIFAR编程过程（上）模型类设计
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P4-11 4.8CNN识别CIFAR代码讲解（上）
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3模型在flask端的部署
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3.3 二分类与多分类
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第四章 4.7.3 卷积神经网络识别MNIST--代码讲解（下）
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第四章 4.7.1-4.7.2 MNIST的数据预处理 -Pytorch中的卷积和池化