深度学习基础¶
第三阶段（4 → 6 周）：PyTorch 实战 + 神经网络原理
子目录¶
- 神经网络原理 — 反向传播、激活函数、优化器
- PyTorch实战 — Tensor / autograd / Module / DataLoader
- 经典CNN — LeNet → AlexNet → ResNet → EfficientNet
- 训练技巧 — Norm / Dropout / 混合精度 / 学习率调度
学习目标¶
- 手动推导三层神经网络的梯度
- 从零训练 ResNet-18 分类 CIFAR-10（>90% 准确率）
- 理解 BatchNorm / Dropout 原理
- 掌握混合精度训练
推荐资源¶
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| 《动手学深度学习》 | https://d2l.ai/ |
| 李沐 B站视频 | https://space.bilibili.com/1567748478 |
| PyTorch 官方教程 | https://pytorch.org/tutorials/ |
| 3Blue1Brown 神经网络 | https://www.3blue1brown.com/topics/neural-networks |
| Fast.ai | https://course.fast.ai/ |