SE 注意力模块 原理分析与代码实现
本文介绍SE注意力模块，它是在SENet中提出的，SENet是ImageNet 2017的冠军模型；SE模块常常被用于CV模型中，能较有效提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。
TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程
本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程，了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程，针对不同的深度学习框架，使用不同的方法导入模型。
数据平衡与采样：使用 DataLoader 解决类别不平衡问题
【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现：从经典模型到现代变体
生成对抗网络（GAN）的训练效果高度依赖于损失函数的选择。本文介绍了经典GAN损失函数理论，并用PyTorch实现多种变体，包括原始GAN、LS-GAN、WGAN及WGAN-GP等。通过分析其原理与优劣，如LS-GAN提升训练稳定性、WGAN-GP改善图像质量，展示了不同场景下损失函数的设计思路。代码实现覆盖生成器与判别器的核心逻辑，为实际应用提供了重要参考。未来可探索组合优化与自适应设计以提升性能。