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PyTorch 是一款基于 Python 的开源深度学习框架，以其简洁直观的 API、强大的动态计算图特性和丰富的工具生态，广泛应用于学术研究与工业界的神经网络模型开发、训练及部署。

01
2月

如何在PyTorch中实现CNN的迁移学习 基于预训练ResNet的图像分类任务

本文详细介绍了在PyTorch中基于预训练ResNet模型进行迁移学习来完成图像分类任务的方法。先阐述了迁移学习的应用场景与预训练ResNet模型的特点，接着给出了数据准备、模型加载、训练等具体实现步骤，还分析了其优缺点及注意事项。帮助读者快速掌握在PyTorch中利用迁移学习进行图像分类的技术。
PyTorch Transfer Learning ResNet Image Classification
29
1月

卷积核的初始化方法会影响模型训练效果吗 不同初始化策略的适用场景对比

本文深入探讨了卷积神经网络中卷积核初始化方法对模型训练的影响，详细比较了随机初始化、Xavier初始化和Kaiming初始化等不同策略的优缺点及适用场景，并通过PyTorch代码示例展示了实际应用效果，为深度学习实践者提供了有价值的参考。
PyTorch Deep Learning CNN initialization neural networks
27
1月

CNN模型评估时的常见误区 过度依赖训练集精度而忽略泛化能力的问题

本文深入探讨CNN模型评估中最常见的误区——过度依赖训练集精度而忽略模型泛化能力的问题。通过PyTorch实例演示了过拟合现象的产生机制，并提供了提升模型泛化能力的实用技巧，包括早停法、交叉验证、数据增强等方法。文章还分享了医疗影像诊断领域的真实案例，为AI工程师提供了模型评估的最佳实践建议。
PyTorch CNN model evaluation overfitting generalization