🎯 高级篇概述

欢迎来到高级篇！在这里，你将学习深度学习中最强大的网络架构。

📚 本章内容

章节	内容	预计时间
CNN卷积网络	图像处理的利器	60分钟
RNN循环网络	序列数据处理	60分钟
迁移学习	站在巨人的肩膀上	45分钟
自定义层	扩展PyTorch	30分钟

🎯 学习目标

完成本章后，你将能够：

✅ 理解并实现CNN卷积神经网络
✅ 理解并实现RNN循环神经网络
✅ 使用预训练模型进行迁移学习
✅ 创建自定义网络层

🖼️ CNN vs RNN

CNN（卷积神经网络）              RNN（循环神经网络）
    适合空间数据                    适合序列数据
    
    🖼️ 图像分类                    📝 文本分类
    🔍 目标检测                    🗣️ 语音识别
    📷 人脸识别                    🌐 机器翻译
    
    核心操作：卷积                  核心操作：循环
    
    输入 ──┬──┬──┬──→ 输出          输入 → ○ → ○ → ○ → 输出
           │  │  │                       ↑    ↑    ↑
          卷积核扫描                      隐藏状态传递

🚀 迁移学习的威力

不需要从头训练！使用预训练模型：

import torchvision.models as models

# 一行代码加载在ImageNet上训练好的模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 只需要少量数据就能达到很好的效果

准备好了吗？让我们从CNN卷积网络开始！

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