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- Task2:从baseline入门深度学习
- Part1 深度学习是什么?
- 神经元模型
- 从机器学习到深度学习
- Part2 深度学习如何训练的?
- 梯度下降算法
- Pytorch训练代码
- Part3 深度学习与迁移学习
- ImageNet 介绍
- 迁移学习的实现方法
- Part4 常见的图像分类网络
- AlexNet,https://en.wikipedia.org/wiki/AlexNet
- ResNet,https://en.wikipedia.org/wiki/Residual_neural_network
- EfficientNet,https://paperswithcode.com/method/efficientnet
- Part5 一些思路
- 别忘了学习规划表~
Task2:从baseline入门深度学习
Task2:从baseline入门深度学习
2024年7月4日创建
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教程贡献者说:
前面我们介绍了Deepfake技术的定义、应用案例以及其可能带来的危害。我们深入探讨了Deepfake的四个主要研究方向,并学习了如何人工识别Deepfake的图片。
今天我们的任务是:实现一个基于深度学习的Deepfake检测模型。通过实践项目,我们将从数据集准备、模型训练到性能评估,全方位了解如何利用深度学习技术检测Deepfake内容。
你可以从中学会:
1.
预训练模型的使用:学习如何加载和微调预训练模型,以加快训练过程并提高模型性能。
2.
深度学习模型训练流程:掌握模型训练的各个步骤,包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
3.
性能评估与优化:如何通过准确率等指标评估模型性能,并进行相应的优化。
Part1 深度学习是什么?
深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个分支,它使用神经网络模拟人脑的学习方式,从大量数据中自动学习和提取特征,进行预测和决策。
深度学习依赖于多层神经网络,每一层神经元接受前一层神经元的输出,并通过权重和激活函数进行计算,传递到下一层神经元。
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