招待众人到达咱们的项目实战课，本期体例是《基于ResNet的多标签图象分类实战》。所谓项目课，就因而简明的旨趣回忆+详细的项目实战的形式，针对详细的某一个中心，施行代码级的实战解说。
本次中心
现在有许多对于多标签的研习算法，根据处置题目的角度，这些算法能够分为两大类：一是基于题目变化的办法，二是基于算法实用的办法。基于题目变化的办法是变化题目数据，使之能够运用现有算法；基于算法实用的办法是指针对某一特定的算法施行扩大，进而能够管教多标识数据，改良算法，实用数据。
本次咱们应用第二类办法，来给众人完结一个多标签分类实战案例，本次课程经历剪辑后的总时长为分钟，订价为49元，各部份课程体例与时长以下：
部份
体例
时长(分钟)
No.1
多标签分类及算法简介
28
No.2
数据集制做及读取
35
No.3
模子练习
45
No.4
模子测试
16
底下咱们来简明看一下各部份的体例：
第1部份：多标签分类简介，解说多标签图象分类简介，面对的挑战与难点，典范网络构造及算法，本部份体例可免得费收听。
第2部份：数据集制做与读取，包含数据集先容，建设标签，多标签文献的建设，数据集读取，模子搭建等，本部份体例可免得费收听。
第3部份：模子练习，包含练习及考证函数的解读。
第4部份：模子测试，应用练习好的模子，对新的图片施行模子测试。
下图是算法旨趣与测试结束图：
本次课程讲师为郭冰洋，技巧社区《有三AI》专栏做家，课程讲师，现在于东北大学软件学院攻读博士学位。首要探索畛域为图象分裂、毛病探测、弱监视研习、小模范研习等。
怎样定阅
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