【九天&菜菜】深度学习实战【训练营6期】百度云网盘资源分享
随机试看：https://pan.baidu.com/s/17Qi4ZACmQO3TiEnSSKED0w 密码：21fr
资源目录：
【训练营6期】深度学习实战
| ├──1.Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南.mp4 279.76M
| ├──10.010.Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展.mp4 231.20M
| ├──100-Lesson 18.3.1 数据探索（上）：数据结构与病理图像可视化.mp4 225.09M
| ├──101-Lesson 18.3.2 数据探索（下）：标签探索与恶性率可视化.mp4 259.76M
| ├──102-Lesson 18.4.1 自定义数据集导入类与数据集分割.mp4 183.05M
| ├──103-Lesson 18.4.2.1 医疗数据的数据增强 (1) 10项色彩增强手段.mp4 218.22M
| ├──104-Lesson 18.4.2.2 医疗数据的数据增强 (2) 生成对抗网络与染色标准化.mp4 263.44M
| ├──105-Lesson 18.4.3.1 实现色彩增强 (1) 认识imgaug与skimage.mp4 117.00M
| ├──106-Lesson 18.4.3.2 实现色彩增强 (2) imgaug中的仿射变换与随机增强.mp4 138.06M
| ├──107-Lesson 18.4.3.3 实现色彩增强 (3) imgaug中的线性变换与色彩加乘.mp4 165.43M
| ├──108-Lesson 18.4.3.4 实现色彩增强 (4) 基于苏木素H与伊红E的色彩空间转换.mp4 148.38M
| ├──109-Lesson 18.4.3.5 数据增强方案 (5)：imgaug与skimage嵌入运行.mp4 129.21M
| ├──11.011.Lesson 7.2 机器学习中的基本概念.mp4 181.02M
| ├──110-Lesson 18.4.3.6 数据增强方案 (6)：基于HED通道的单通道操作嵌入运行.mp4 149.50M
| ├──111-Lesson 18.4.4.1 生成对抗网络的基本原理与损失函数.mp4 260.44M
| ├──112-Lesson 18.4.4.2 (1) 从0实现GAN的反向传播与训练.mp4 239.81M
| ├──113-Lesson 18.4.4.2 (2) 判别器的反向传播.mp4 196.40M
| ├──114-Lesson 18.4.4.2 (3) 生成器的反向传播.mp4 204.80M
| ├──115-Lesson 18.4.4.3 转置卷积层与DCGAN(1)：基本原理与实现.mp4 282.02M
| ├──116-Lesson 18.4.4.3 转置卷积层与DCGAN(2)：带步长与填充的转置卷积层（上.mp4 130.98M
| ├──117-Lesson 18.4.4.3 转置卷积层与DCGAN(2)：带步长与填充的转置卷积层（下.mp4 175.00M
| ├──118-Lesson 18.4.4.3 转置卷积层与DCGAN(3)：DCGAN架构复现 (上).mp4 174.14M
| ├──119-Lesson 18.4.4.3 转置卷积层与DCGAN(3)：DCGAN架构复现 (下).mp4 145.63M
| ├──12.012.Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架.mp4 116.33M
| ├──120-Lesson 18.4.4.3 转置卷积层与DCGAN(4)：从DCGAN到pix2pix.mp4 84.11M
| ├──121-Lesson 18.4.4.4 cGAN与InfoGAN(1)：基本运行原理.mp4 204.43M
| ├──122-Lesson 18.4.4.4 cGAN与InfoGAN(2) 标签输入与Embed技巧.mp4 297.32M
| ├──123-Lesson 18.4.4.4 cGAN与infoGAN (3) 从0复现一个cGAN架构.mp4 199.06M
| ├──124-Lesson 18.4.5.1 自动编码器家族(1)：认识自动编码器.mp4 136.11M
| ├──125-Lesson 18.4.5.1 自动编码器家族(2)：三大类自动编码器.mp4 222.41M
| ├──126-Lesson 18.4.5.1 自动编码器家族(3)：自动编码器的应用场景.mp4 168.47M
| ├──127-Lesson 18.4.5.2【加餐】变分自动编码器(1)：数据流与细节梳理.mp4 217.29M
| ├──128-Lesson 18.4.5.2【加餐】变分自动编码器(2)：损失函数详解.mp4 173.03M
| ├──129-Lesson 18.4.5.2【加餐】变分自动编码器(3)：重参数化技巧.mp4 112.13M
| ├──13.013.Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南.mp4 147.06M
| ├──130-Lesson 18.4.6.1 分割架构必备基础.mp4 175.14M
| ├──131-Lesson 18.4.6.2 Unet架构复现.mp4 191.82M
| ├──14.014.Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播.mp4 103.07M
| ├──15.015.Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现.mp4 108.53M
| ├──16.016.Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播.mp4 60.50M
| ├──17.017.Lesson 8.5 多分类神经网络.mp4 105.28M
| ├──18.018.Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络.mp4 160.37M
| ├──19.019.Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性.mp4 161.47M
| ├──2.Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本）.mp4 769.29M
| ├──20.020.Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数.mp4 62.92M
| ├──21.021.Lesson 9.5 从0实现深度神经网络的正向传播.mp4 206.17M
| ├──22.022.Lesson 10.1 SSE与二分类交叉熵损失.mp4 255.19M
| ├──23.023.Lesson 10.2 二分类交叉熵的原理与实现.mp4 79.31M
| ├──24.024.Lesson 10.3 多分类交叉熵的原理与实现.mp4 117.78M
| ├──25.025.Lesson 11.1 梯度下降中的两个关键问题.mp4 123.08M
| ├──26.026.Lesson 11.2.1 反向传播的原理.mp4 113.22M
| ├──27.027.Lesson 11.2.2 反向传播的实现.mp4 83.38M
| ├──28.028.Lesson 11.3 走出第一步：动量法Momentum.mp4 143.82M
| ├──29.029.Lesson 11.4 开始迭代：batch与epochs.mp4 183.13M
| ├──3.Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本）.mp4 127.16M
| ├──30.030.Lesson 11.5.1 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（上）.mp4 95.02M
| ├──31.031.Lesson 11.5.2 在Fashion-MNIST数据集上实现完整的神经网络（下）.mp4 187.23M
| ├──32.032.Lesson 12.0 深度学习基础网络手动搭建与快速实现.mp4 179.85M
| ├──33.033.Lesson 12.1 深度学习建模实验中数据集生成函数的创建与使用.mp4 744.76M
| ├──34.034.Lesson 12.2 可视化工具TensorBoard的安装与使用.mp4 230.25M
| ├──35.035.Lesson 12.3 线性回归建模实验.mp4 330.01M
| ├──36.036.Lesson 12.4 逻辑回归建模实验.mp4 451.24M
| ├──37.037.Lesson 12.5 softmax回归建模实验.mp4 573.45M
| ├──38.038.Lesson 13.1 深度学习建模目标与性能评估理论.mp4 707.43M
| ├──39.039.Lesson 13.2.1 模型拟合度概念介绍与欠拟合模型的结构调整策略.mp4 706.30M
| ├──4.004.Lesson 1 张量的创建与常用方法.mp4 309.43M
| ├──40.040.Lesson 13.2.2 【加餐】损失函数的随机创建现象详解.mp4 222.21M
| ├──41.041.Lesson 13.3.1 梯度不平稳性与Glorot条件（1）.mp4 3.21G
| ├──42.042.Lesson 13.3.2 梯度不平稳性与Glorot条件（2）.mp4 2.13G
| ├──43.043.Lesson 13.3.3 梯度不平稳性与Glorot条件（3）.mp4 2.29G
| ├──44.044.Lesson 13.4 Dead ReLU Problem与学习率优化.mp4 3.54G
| ├──45.045.Lesson 13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）.mp4 574.33M
| ├──46.046.Lesson 14.1 数据归一化与Batch Normalization基础理论.mp4 255.50M
| ├──47.047.Lesson 14.2 Batch Normalization在PyTorch中的实现.mp4 696.40M
| ├──48.048.Lesson 14.3 Batch Normalization综合调参实战.mp4 545.54M
| ├──49.049.Lesson 15.1 学习率调度基本概念与手动实现方法.mp4 4.37G
| ├──5.005.Lesson 2 张量的索引、分片、合并及维度调整.mp4 4.11G
| ├──50.050.Lesson 15.2 学习率调度在PyTorch中的实现方法.mp4 489.63M
| ├──51.051.Lesson 16.1 配置环境，计算机视觉行业综述.mp4 904.61M
| ├──52.052.Lesson 16.2 图像的基本操作.mp4 129.87M
| ├──53.053.Lesson 16.3 卷积操作与边缘检测.mp4 111.56M
| ├──54.054.Lesson 16.4 卷积遇见深度学习.mp4 62.59M
| ├──55.055.Lesson 16.5.1 在Pytorch中实现卷积网络：卷积核、输入通与特征图.mp4 92.37M
| ├──56.056.Lesson 16.5.2 在PyTorch中实现卷积网络：步长与填充.mp4 122.85M
| ├──57.057.Lesson 16.5.3 在PyTorch中实现卷积网络：池化层，BN与Dropout.mp4 92.62M
| ├──58.058.Lesson 16.6.1 复现经典架构(1)：LeNet5.mp4 76.95M
| ├──59.059.Lesson 16.6.2 复现经典架构(2)：AlexNet.mp4 144.91M
| ├──6.006.Lesson 3 张量的广播和科学运算.mp4 4.21G
| ├──60.060.Lesson 16.7 如何拓展网络深度：VGG架构.mp4 211.39M
| ├──61.061.Lesson 16.8.1 感受野（上）：定义与性质.mp4 123.81M
| ├──62.062.Lesson 16.8.2 感受野（下）：膨胀卷积，计算感受野大小.mp4 127.69M
| ├──63.063.Lesson 16.9 平移不变性.mp4 103.22M
| ├──64.064.Lesson 16.10 卷积层的参数量计算，1×1卷积核.mp4 80.05M
| ├──65.065.Lesson 16.11 分组卷积与深度可分离卷积.mp4 80.96M
| ├──66.066.Lesson 16.12 全连接层的参数，用nn.Sequential复现VGG16.mp4 126.75M
| ├──67.067.Lesson 16.13 全局平均池化，NiN网络的复现.mp4 106.06M
| ├──68.068.Lesson 16.14 GoogLeNet：思想与具体架构.mp4 142.35M
| ├──69.069.Lesson 16.15 GoogLeNet的复现.mp4 194.63M
| ├──7.007.Lesson 4 张量的线性代数运算.mp4 319.77M
| ├──70.070.Lesson 16.16 残差网络：思想与具体架构.mp4 104.39M
| ├──71.071.Lesson 16.17.1 ResNet的复现 (1) ：架构中的陷阱.mp4 87.74M
| ├──72.072.Lesson 16.17.2 ResNet的复现 (2) ：卷积块、残差块、瓶颈架构.mp4 198.77M
| ├──73.073.Lesson 16.17.3 ResNet的复现 (3)：完整的残差网络.mp4 210.08M
| ├──74.074.Lesson 17.1 计算机视觉中的三种基本任务.mp4 69.22M
| ├──75.075.Lesson 17.2.1 经典数据集(1)：入门数据集，新手读数据踩坑指南.mp4 94.94M
| ├──76.076.Lesson 17.2.2 经典数据集(2)：竞赛数据与其他常用数据.mp4 95.25M
| ├──77.077.Lesson 17.3.1 使用自己的图像创造数据集.mp4 186.32M
| ├──78.078.Lesson 17.3.2 将二维表及其他结构转化为四维tensor.mp4 120.08M
| ├──79.079.Lesson 17.4 图像数据的数据预处理.mp4 71.06M
| ├──8.008.Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法.mp4 366.94M
| ├──80.080.Lesson 17.5 数据增强.mp4 90.59M
| ├──81.081.Lesson 17.6.1 更强大的优化算法 (1) AdaGrad.mp4 152.12M
| ├──82.082.Lesson 17.6.2 更强大的优化算法(2) RMSprop与Adam.mp4 123.51M
| ├──83.083.Lesson 17.7 调用经典架构.mp4 48.40M
| ├──84.084.Lesson 17.8.1 基于ResNet与VGG16自建架构.mp4 228.51M
| ├──85.085.Lesson 17.8.2 基于普通卷积层和池化层自建架构.mp4 54.03M
| ├──86.086.Lesson 17.9 有监督算法的预训练_迁移学习.mp4 128.15M
| ├──87.087.Lesson 17.10 深度学习中的模型选择.mp4 83.82M
| ├──88-Lesson 17.11(1) 案例1：项目背景-完整流程概述.mp4 69.04M
| ├──89-Lesson 17.11(2) 案例1：数据与架构.mp4 137.30M
| ├──9.009.Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门.mp4 327.78M
| ├──90-Lesson 17.11(3) 案例1：提前停止.mp4 85.87M
| ├──91-Lesson 17.11(4) 案例1：一个完整的训练函数.mp4 178.69M
| ├──92-Lesson 17.11(5) 准备训练函数所需的全部参数.mp4 161.14M
| ├──93-Lesson 17.11(6) GPU内存管理机制、训练函数的GPU版本.mp4 318.10M
| ├──94-Lesson 17.11(7) 初步训练：模型选择.mp4 253.23M
| ├──95-Lesson 17.11(8) 模型调优(1)：增加迭代次数，让迭代更稳定.mp4 289.99M
| ├──96-Lesson 17.11(9) 模型调优(2)：对抗过拟合，其他可探索的方向.mp4 260.58M
| ├──97-Lesson 18.1 案例背景与benchmark建立.mp4 106.22M
| ├──98-Lesson 18.2.1 使用OpenCV批量分片高像素图像（上）.mp4 124.19M
| └──99-Lesson 18.2.2 使用OpenCV批量分片高像素图像（下）.mp4 343.02M
部分截图：
如有问题，可联系客服微信（记得备注来意则会通过）
用户投稿
