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pytorch cnn分類的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和VishnuSubramanian的 PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Pytorch convtranspose2d upsample也說明：pytorch convtranspose2d upsample Upsample的区别lucky_kai的博客Aug 23, 2019 · Vision ... Upsample的区别深度学习视觉2019-07-10 16:28:07 5941 收藏10 分类专栏： ...
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
逢甲大學 都市計畫與空間資訊學系 徐逸祥所指導 譚宇翔的 運用 SVM 與 Faster R-CNN 實現墓塚調查之差異比較-以五股第一公墓為例 （2020），提出pytorch cnn分類關鍵因素是什麼，來自於濫葬問題、航照影像、自動化判釋、Faster R-CNN、SVM。
而第二篇論文國立交通大學 光電工程研究所 郭浩中、張書維所指導 周嘉柔的 基於深度卷積神經網絡之飛時測距深度圖高精準度分類模型 （2019），提出因為有 飛時測距、深度圖、卷積神經網絡、分類模型的重點而找出了 pytorch cnn分類的解答。
最後網站PyTorch 简单分类模型示例則補充：下面定义一个简单的 ConvNet 类，里面实现了一个两层的CNN。在 __init__() 里定义一些层并实现了 forward() 前向传播。因为PyTorch 是动态图计算， ...
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決pytorch cnn分類 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
運用 SVM 與 Faster R-CNN 實現墓塚調查之差異比較-以五股第一公墓為例
為了解決pytorch cnn分類 的問題，作者譚宇翔 這樣論述：
我國近年來隨著都市人口增長與擴張，政府對於殯葬設施治理過去缺乏管制約束，導致濫葬問題日趨嚴重。然而針對上述問題，即使後續新增及修正殯葬相關法規加強對土地控管，但由於地方政府執行單位財政人力吃緊，僅憑田野調查方式查緝而防不勝防，為此本研究目的在於解決土葬設施數量龐大及濫葬零散分布問題，期望透過自動化判釋來協助調查，藉由航照影像高解析、高機動性與圖幅範圍廣闊等優勢特性，以物件偵測(Object Detection)技術，嘗試運用深度學習之Faster R-CNN 實現墓塚特殊物件模型，並與常見使用之機器學習 SVM 比較，透過共同精度評估以瞭解兩者之間成果對於地物判釋預測之可靠性。
根據結果在墓塚與非墓塚分類方面，SVM 以正確率為 0.84 優於Faster R-CNN 之 0.62，且使用主成份分析影像可提高其分類精度，不過在墓塚類別分類方面則是 Faster R-CNN 以整體精度為 0.97 優於SVM 之 0.62，且使用主成份分析影像並無實質幫助；本研究墓塚漏估問題主要在於政府公墓用地採登記制度，並無實際的土地權屬分區的概念，因此墓塚呈現嚴重交錯堆疊的情況，且由於現今墓塚偏向客製化設計，只要外觀設計與材料使用與大致墓塚設計些許不同都可能會增加 Faster R-CNN 模型在判定物件上產生困難度，總而言之，依研究分類成果層面之可行性而論，在墓塚數量與範圍面積
推估上還是得仰賴 SVM 影像分類，而在於對墓塚樣式類別分類Faster R-CNN 則是展現其優異效果，具有其發展之實用性。
PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型
為了解決pytorch cnn分類 的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：
PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo
rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch
基於深度卷積神經網絡之飛時測距深度圖高精準度分類模型
為了解決pytorch cnn分類 的問題，作者周嘉柔 這樣論述：
隨著第四次工業革命的來臨，人工智慧成了決定性的關鍵。且隨著感測器性能提升、晶片演算能力增強及垂直共振腔面射型雷射的成熟，使得3D感測技術逐漸應用於行動裝置及長距離感測。本論文使用Time of Flight (ToF)模組拍攝所得之深度圖進行classification，其相較於一般RGB影像具有訓練較快速及自動降低背景影響進而達到提高精準度之優點。Time of Flight (ToF)為3D立體測距的方式之一。由於ToF影像為深度影像，與反射光強度極為相關，距離較遠的背景反射光的強度將相對於前景弱，甚至收不到反射光，因此取得的深度圖具有類似背景濾除之能力。而深度學習主要藉由人工神經網絡使
電腦學習類似人類判斷的能力，將影像輸入並分解其特徵，再由神經元判斷各特徵之權重，即能獲得影像為各類別的機率，機率最高者即為預測值，接著告訴神經網絡預測是否正確，使其調整各神經元之權重，進而提高預測準確率。本論文結合深度學習及3D感測技術之深度圖，得高精準度之分類模型，其中無背景的影像預測的正確率皆可達93%以上，而在有背景的影像預測中深度圖的正確率皆高於一般RGB的影像之預測正確率。在產業實際應用時，時常會有新的類別需要加入分類，因此導入k近鄰分類(k-nearest neighbor classification)演算法。從原先訓練好的模型中提取特徵作為訓練資料，再藉由比較預測物之特徵與哪一
類已知物的特徵最鄰近進行預測，可避免所有類別重新訓練，且具備快速加入辨識新類別的能力。