章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10

9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示.mp4 58.48 MB mp418：PyTorch代码实战加入数据增强.mp4 23.49 MB mp417：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp4 38.81 MB mp416：torchvision里面的预训练模型.mp4 20.28 MB mp415：使用VGG16模型提供准确率.mp4 33.35 MB mp414：使用集成学习思想训练识别模型.mp4 53.92 MB mp413：使用全局平均池化_使用LeNet模型.mp4 26.73 MB mp412：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率.mp4 19.94 MB mp411：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型.mp4 33.50 MB mp410：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次.mp4 38.92 MB mp4

8：经典的CNN架构和LeNet5.mp4 90.93 MB mp47：池化的概念和TF中的API的操作与参数.mp4 52.54 MB mp46：卷积的计算TF中的API操作与参数.mp4 76.76 MB mp45：卷积的补充与Padding填充模式.mp4 56.33 MB mp44：卷积层权值共享.mp4 37.06 MB mp43：彩色图片卷积的计算.mp4 36.33 MB mp42：单通道卷积的计算.mp4 65.27 MB mp41：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接.mp4 81.89 MB mp4

8：经典的CNN架构和LeNet5.mp4 90.93 MB mp4

7：池化的概念和TF中的API的操作与参数.mp4 52.54 MB mp4

6：卷积的计算TF中的API操作与参数.mp4 76.76 MB mp4

5：卷积的补充与Padding填充模式.mp4 56.33 MB mp4

4：卷积层权值共享.mp4 37.06 MB mp4

3：彩色图片卷积的计算.mp4 36.33 MB mp4

2：单通道卷积的计算.mp4 65.27 MB mp4

1：回顾深度神经网络_卷积层是局部连接.mp4 81.89 MB mp4

76：详谈卷积的权值共享_ev.mp4 42.41 MB mp475：卷积计算的代码操作_3_ev.mp4 32.15 MB mp474：卷积计算的代码操作_2_ev.mp4 29.24 MB mp473：卷积计算的代码操作_1_ev.mp4 28.32 MB mp472：Padding中SAME的逻辑_ev.mp4 45.40 MB mp471：彩色图片卷积计算_卷积的步长和填充0的问题_2_ev.mp4 40.26 MB mp470：彩色图片卷积计算_卷积的步长和填充0的问题_1_ev.mp4 38.21 MB mp469：单通道卷积的计算_卷积带来的好处_2_ev.mp4 39.46 MB mp468：单通道卷积的计算_卷积带来的好处_1_ev.mp4 36.37 MB mp467：卷积神经网络感受野_局部连接_ev.mp4 22.90 MB mp4

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69：单通道卷积的计算_卷积带来的好处_2_ev.mp4 39.46 MB mp4

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67：卷积神经网络感受野_局部连接_ev.mp4 22.90 MB mp4

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6-9_Keras_generator读取数据.mp4 24.80 MB mp4

6-8_Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4 12.65 MB mp4

6-7_深度可分离卷积网络实战.mp4 16.99 MB mp4

6-6_深度可分离卷积网络.mp4 11.76 MB mp4

6-5_卷积神经网络实战.mp4 26.75 MB mp4

6-4_池化操作.mp4 3.83 MB mp4

6-3_卷积的计算.mp4 9.72 MB mp4

6-2_卷积解决的问题.mp4 10.00 MB mp4

6-1_卷积神经网络引入与总体结构.mp4 8.05 MB mp4

6-13_模型训练与预测.mp4 22.80 MB mp4

6-12_keras_generator读取cifar10数据集.mp4 32.09 MB mp4

6-11_10monkeys模型微调.mp4 29.54 MB mp4

6-10_10monkeys基础模型搭建与训练.mp4 36.16 MB mp4

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