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优化深度学习模型：添加验证和测试循环
在深度学习领域，构建和训练一个强大的模型是一项复杂的任务。然而，为了确保模型在真实世界中的泛化能力，我们需要添加验证和测试循环，以避免过拟合和评估模型性能。本文将详细介绍如何为你的深度学习模型添加验证和测试循环，帮助你更好地优化模型。 1. 开篇故事 曾经有一位热衷于计算机视觉的研究者，他花了数月时间设计和训练了一个深度学习模型，希望它能够在医疗图像识别方面取得突破性的成果。然而，当他将模型应用于…- 181
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使用PyTorch Lightning轻松训练深度学习模型
在深度学习领域，训练一个复杂的神经网络模型通常需要编写复杂的训练循环、处理优化器、分布式训练等各种工程细节。但幸运的是，有一款强大的工具可以帮助我们轻松实现这些任务，而无需编写繁琐的代码——那就是PyTorch Lightning。本文将介绍如何使用PyTorch Lightning训练模型，无需编写自己的训练循环。 1. 从一个故事开始 曾经有一位年轻的数据科学家，他有一个梦想：训练一个复杂的神…- 102
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