Tuyển tập theo chủ đề
4 bài viết về PyTorch.
4 bài viết#PyTorchBỏ lọc
Bài số № 24PRO
Hiểu Deep Learning từ gốc: nơ-ron, hàm kích hoạt, vì sao cần phi tuyến, đồ thị tính toán và backpropagation; tự viết một engine autograd nhỏ kiểu micrograd, huấn luyện MLP bằng NumPy, rồi kiểm tra kết quả với autograd của PyTorch.
Bài số № 23PRO
Vòng lặp huấn luyện PyTorch chuẩn mực trên Fashion-MNIST: Dataset/DataLoader, nn.Module, GPU, optimizer SGD/Adam/AdamW, lịch learning rate, BatchNorm, Dropout, weight decay, early stopping, checkpoint, mixed precision và quy trình gỡ lỗi 'overfit một batch'.
Bài số № 22PRO
Vì sao MLP không hợp với ảnh, phép tích chập hoạt động thế nào (tự viết bằng NumPy), padding, stride, pooling, trường tiếp nhận; lịch sử LeNet → AlexNet → VGG → ResNet; tự xây CNN và khối residual bằng PyTorch, huấn luyện trên CIFAR-10 với data augmentation.
Bài số № 21PRO
Cách dân chuyên nghiệp làm phân loại ảnh: lấy mô hình đã học trên ImageNet (torchvision, timm), linear probing rồi fine-tuning toàn bộ với learning rate theo tầng; chuẩn bị dữ liệu bằng ImageFolder, augmentation, xử lý lệch lớp, phân tích lỗi và chọn backbone.