项目开始变得有意思起来，本章不再局限于深度学习的基本概念，而是向完整的模型搭建迈进。在这一章节中，我们引入了CIFAR数据集，并使用全连接网络对齐进行分类学习，为了提升性能和效果，又将其转换为卷积网络。在这个过程中，我们完成了从数据处理，到模型训练，从效果评估到模型优化的完整流程。

7-6 全连接网络实现图像分类

Pytorch框架全流程开发医学影像端到端判别实战项目

Pytorch算法开发与实战

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讲师

荒川123

全栈工程师

互联网十年从业经验，主要工作领域为NLP、推荐等相关算法，曾主导过DAU过亿的推荐系统建设，主导过内容理解，用户画像，圈人系统，内容反作弊系统等诸多算法系统实现，在不同平台分别讲授过数据挖掘思维与实战、大数据基础应用、PyTorch深度学习实战等多门课程

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