Создание сверточной нейронной сети с использованием PyTorch для классификации цифр в наборе данны... скачать в хорошем качестве

Создание сверточной нейронной сети с использованием PyTorch для классификации цифр в наборе данны...

В этом практическом занятии по программированию мы подробно разберем создание сверточной нейронной сети (CNN) с нуля, используя PyTorch, для классификации рукописных цифр из набора данных MNIST. Мы начнем с изучения набора данных с помощью основных методов разведочного анализа данных (EDA), визуализации распределения классов и примеров изображений, а также объясним роль преобразований данных и загрузчиков данных в PyTorch. Далее мы рассмотрим каждую часть архитектуры CNN — от сверточных слоев до полносвязанных слоев — объясняя, почему каждый компонент необходим для извлечения признаков и классификации. Затем мы определим нашу функцию потерь с помощью CrossEntropyLoss, выберем оптимизатор и обучим модель, отслеживая потери при обучении на протяжении эпох. После обучения мы оценим модель с помощью отчета о классификации и матрицы ошибок, что поможет вам понять точность, полноту и F1-меру в многоклассовой среде. Наконец, мы продемонстрируем, как выполнить вывод на одном изображении и интерпретировать предсказание. Этот урок идеально подходит для начинающих и пользователей среднего уровня, которые хотят понять, как работают сверточные нейронные сети (CNN) внутри и как шаг за шагом реализовать их с помощью PyTorch — без использования высокоуровневых абстракций. К концу этого видео у вас будет полностью рабочая модель и уверенность в дальнейших экспериментах с собственными проектами на основе CNN. 🔔 Не забудьте подписаться и включить уведомления, чтобы следить за остальными видео из серии по глубокому обучению!