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从零开始用PyTorch实现VGG – 深度学习理论
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
VGG是计算机视觉中的重要卷积神经网络，采用3x3滤波器堆叠。新课程将教授如何从零构建VGG架构，包括理论、数学和设计原则，并使用PyTorch实现，涵盖数据处理、可视化和训练循环等实践内容。
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关键要点
- VGG是计算机视觉中的重要卷积神经网络，采用3x3滤波器堆叠。
- 新课程将教授如何从零构建VGG架构，包括理论、数学和设计原则。
- 课程由Mohammed Al Abrah创建，涵盖PyTorch实现和数据处理。
- 课程内容包括VGG的起源、哲学、卷积数学和设计原则。
- 比较VGG与当代架构，优化VGG模型的训练策略。
- 探索数据增强技术和VGG在迁移学习中的应用。
- 课程提供可视化和可解释性技术，介绍VGG变体。
- 实践实验室在Google Colab中进行，设置编码环境。
- 从头构建Tiny VGG模型，加载和准备数据。
- 使用torchinfo分析模型的输入输出形状，创建训练和测试循环。
- 课程时长为5小时，可在freeCodeCamp.org的YouTube频道观看。
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