深度学习之模型优化：核心算法与案例实践 - 第1页
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计算机
深度 学习 之 模型 优化 ：核心 算法 与 案例 实践
本书共 9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战...
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暂无
言有三 著
计算机 - 计算机科学
深度 学习 入门之 PyTorch
...框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的...
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2017年发布
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廖星宇 著
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