深度学习之Pytorch物体检测实战

pytorch深度学习框架虽然在一些方面上不如tensorflow，但是具备自己特有的优势，本代码是深度学习和pytorch之间的一些例程，以供学习～

过拟合、欠拟合 1、在数据不够多的时候,k折交叉验证是一种常用的验证方法。 2、过拟合是指训练误差达到一个较低的水平,而泛化误差依然较大。 欠拟合是指训练误差和泛化误差都不能达到一个较低的水平。 发生

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深度学习入门之Pytorch高清版附源码（廖星宇著）。本书面向的对象是初学者，学习完本书之后，读者能够大致了解深度学习的基本知识，基本掌握PyTorch的使用方法，知道如何根据实际问题捂建对应的深层网

清晰版，有章节书签，带作者在github上的源码。从零开始学习用PyTorch！用PyTorch入门深度学习的不二之选！简单而不简约的实例，清晰易懂的原理讲解。深度学习如今已经成为了科技领域最炙手可热

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清晰版，有章节书签，带github上的源码。从零开始学习用PyTorch！第1章深度学习介绍11.1人工智能11.2数据挖掘、机器学习与深度学习21.2.1数据挖掘31.2.2机器学习31