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《PyTorch深度学习项目教程》教案-项目4-提升猫狗图像分类的准确率.docx

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    《PyTorch深度学习项目教程》教案-项目4-提升猫狗图像分类的准确率

    教师姓名

    宋桂岭

    授课班级

    授课周次

    授课课时

    7

    教学目标

    知识目标：

    1.深入理解卷积神经网络（CNN）的基本概念、结构和原理。

    2.学习卷积层、池化层和全连接层的功能，以及它们在图像特征提取中的作用。

    3.学习不同经典卷积神经网络架构，如AlexNet、VGGNet、ResNet、MobileNet等，并理解它们的优缺点及适用场景。

    4.掌握卷积层尺寸（如滤波器大小、步长、填充等）的计算方法及其对模型性能的影响。

    能力目标：

    1.能够具体分析卷积网络各层之间的关系，并理解整个网络的训练和推理过程。

    2.

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