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2025-07-23 16:45:20
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2025-07-23 16:06:38
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2025-07-23 16:01:22
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2025-07-23 15:47:07
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2025-07-23 15:45:32
- 基于PaddlePaddle2.0-构建残差网络模型
- 本文基于PaddlePaddle2.0构建残差神经网络模型，解析ResNet原理，包括b1到b5各模块结构与数据维度变化。以CIFAR图像识别为例，用基础API实现模型训练与评估，设置100个轮次、批量大小512等参数，最终测试数据集准确率约80.3%，呈现了训练过程中的损失与准确度变化。
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2025-07-23 15:43:59
- 从零实现深度学习框架 基础框架的构建
- 本文介绍从零实现深度学习框架的思路，受飞桨框架学习活动及相关书籍启发。先解释深度学习框架是能自动求导的库，接着说明通过构建计算图实现，包含节点类设计及前向、反向传播逻辑，还以吃鸡排名预测挑战赛为例，展示用该简易框架处理数据、构建网络、训练和预测的过程。
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2025-07-23 15:42:14
- AdvSemiSeg: 利用生成对抗实现半监督语义分割
- 本项目基于PaddlePaddle复现半监督语义分割论文，含分割与判别网络。训练结合标注与未标注图像，用不同损失函数。以ResNet101+Deeplabv2在VOC2012、1/8标签率下，复现指标70.4 miou，超论文69.5 miou。
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2025-07-23 15:39:16
- 【AI达人训练营第三期】手工搭建Resnet101分类道路情况
- 本文介绍基于ResNet101神经网络的道路垃圾识别项目。先说明智慧环卫背景及项目意义，接着阐述数据集处理过程，包括解压缩、分离训练集与测试集、预处理及自定义数据集，还讲解了ResNet101网络搭建、训练（优化器、损失函数及训练过程）与预测阶段的实现，可减少环卫劳动力。
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2025-07-23 15:35:58
- 基于Ghost Module的生活垃圾智能分类算法
- 本文围绕第七届全国大学生工程训练综合能力竞赛“智能+”赛道生活垃圾智能分类任务，设计基于Ghost Module的分类算法。通过多途径采集数据，经处理后，分别用MobileNetV2测试，复现Ghost Module并构建Ghost-VGG-11，对比其与VGG-11性能，为垃圾分类装置提供算法支持。
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