《深度学习之PyTorch物体检测实战》从物体检测的概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识，重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器，并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势，从实战角度给出了多种优秀的解决方法，便于更深入地掌握物体检测技术，从而做到在实际项目中灵活应用。
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《深度学习入门之PyTorch》从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习PyTorch，了解PyTorch基础，以及如何用PyTorch框架搭建模型，理论与代码结合。附GitHub代码地址：h
卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜，图片增强方法功不可没，因为有了图片增强，使得训练的
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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这是廖星宇深度学习之PyTorch一书中对应的所有代码的地址，以及作者推荐的其他电子资源。而且这个代码是jupyter的笔记，内容很新，比书中的质量更高。非常值得下载。
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
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》，高清扫描版，欢迎下载学习
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深度学习入门pytorch，pytorch入门经典书籍，值得一读
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