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课程目录
深度学习模型优化
在深度学习领域，模型优化是一个至关重要的环节。以下是一些优化模型的常用方法：
- 参数调整：通过调整学习率、批大小等参数来优化模型性能。
- 正则化技术：如L1、L2正则化，Dropout等，以减少过拟合。
- 优化算法：如Adam、SGD等，选择合适的优化算法可以加快收敛速度。
迁移学习与预训练模型
迁移学习是深度学习领域的一个重要研究方向。以下是一些关于迁移学习的内容：
- 什么是迁移学习？迁移学习是指将一个任务在源域学到的知识迁移到目标域的任务。
- 预训练模型：使用在大规模数据集上预训练的模型，可以提高小数据集上的模型性能。
模型部署与性能优化
模型部署是将训练好的模型应用到实际场景中的过程。以下是一些模型部署和性能优化的方法：
- 模型压缩：通过剪枝、量化等方法减小模型大小，提高推理速度。
- 模型加速：使用GPU、TPU等硬件加速模型推理。
PyTorch 在不同领域的应用
PyTorch 在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 计算机视觉：图像识别、目标检测、图像分割等。
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译、情感分析等。
- 强化学习：游戏AI、机器人控制等。
PyTorch 模型训练