国外最火的深度学习实践课新版发布，100%全新前沿内容

Jeremy 会教我们建设一个模子，用来区分泰迪熊和灰熊。

△ 图像分类器

这节课的后半部门，将从新开始实习一个简朴的模子，建设我们本身的梯度降落回路。

△ 梯度降落

第三课：数据块、多标签分类、支解

我们从第 3 课开始研究一个风趣的数据集：Planet 的从太空相识亚马逊。

为了将这些数据转化为我们必要用于建模的情势，我们将行使 fastai 最强盛的独一器材：数据块 API。这个 API 往后还要用许多次。

学完本课后，假如你筹备进修更多关于数据块 API 的常识，请查察这篇文章：Wayde Gilliam 的《Finding Data Block Nirvana》：
https://blog.usejournal.com/finding-data-block-nirvana-a-journey-through-the-fastai-data-block-api-c38210537fe4

Planet 数据集是一个多标签数据集。也就是说：每个 Planet 图像可以包括多个标签，而我们看过的先前数据集每个图像只有一个标签。我们将看看我们必要对多标签数据集举办哪些变动。

△ 图像支解

接下来，我们将看一下图像支解。我们将行使与早期图像分类模子相同的技能，并举办一些调解。fastai 使图像支解建模息争释与图像分类一样简朴，因此不必要太多的调解。

本课程的这一部门行使的是CamVid数据集，它的偏差远远低于其他任何学术论文中的模子。

第四课：NLP、表格数据、协同过滤、嵌入

在这节课中，Jeremy 给我们拟定的方针是，猜测影戏评述是起劲的照旧悲观的，称之为情感说明。我们将行使 IMDb 影戏评述数据集深入研究天然说话处理赏罚（NLP）。

Jeremy 将行使最初在 2018 年课程时代开拓的ULMFiT算法，他嗣魅这是当今最精确的情感说明算法。

建设情感说明模子的根基步调是：

1、建设说话模子，在大型语料库（譬喻维基百科）上实习，这里的“说话模子”是进修猜测句子的下一个单词的任何模子

2、行使方针语料库（IMDb 影戏评述）微调此说话模子

3、删除这个微调说话模子中的编码器，并用分类器替代它。然后，针对最终的分类使命微调这个情感说明模子。

在进入 NLP 进修之后，我们将通过包围表格数据以及协同过滤来完成编码器深度进修的现实应用。

对付表格数据，我们将看到怎样行使分类变量和持续变量，以及怎样行使 fastai.tabular 模块来配置和实习模子。

然后，我们将看到怎样行使相同于表格数据的设法来构建协同过滤模子。

在进入 NLP 进修之后，我们将通过包围表格数据以及协同过滤来完成编码器深度进修的现实应用。

对付表格数据，我们将看到怎样行使分类变量和持续变量，以及怎样行使 fastai.tabular 模块来配置和实习模子。

然后，我们将看到怎样行使相同于表格数据的设法来构建协同过滤模子。

进入课程的中段，我们已经研究了如安在每个要害应用规模中建设息争释模子。在课程的后半部门，我们将相识这些模子是怎样事变的，以及怎样从新开始建设它们。

下面，我们将打仗到以下观念：

• 激活

• 参数

• 图层

• 丧失函数

第五课：反向撒播、加快 SGD、从新开始搭神经收集

（编辑：湖南网）

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