内容概要：分享了一个本人用于训练深度学习模型的一个模板， 适用人群：深度学习网络+pytorch的初学者 使用场景及目标：帮助初学者能够快速了解，模型训练的流程 其他说明：无

资源包含文件：word+答辩PPT+源码+项目截图 经过国内外学者长时间地对GAN模型训练地数学理论上的研究因为涉及了博弈论、动力学和势场等学科领域而进展缓慢[]。然而研究者对神经网络模型的泛化能力和对抗样本攻击研究的突破，使得将神经网络模型的泛化和纳什均衡联系在一起有着光明的前景。这使得在数学理论等交叉性学科比较薄弱的人工智能研究员们目光吸引在这个领域。虽说，研究角度发生了改变，但是最终还是要解决关于GAN模型的几大根本性问题。以下，将逐步介绍开放性问题及理论原理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125043759

笔记

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人工智能领域深度学习训练前的数据集预处理方式，将一个文件夹下面的所有图片名称写入到txt中并且打上标签，便于后期的模型训练。项目中有测试图片和代码，可以直接运行。

隐私计算FATE-模型训练.doc

阿里巴巴稀疏模型训练引擎-DeepRec.doc

参考博客链接：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/116424523

Fasttext 用新闻数据进行模型训练 训练结果库

数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息。 （已将hearder列标题写入数据开头） 其中训练数据主要包括10000条记录，14个字段，分别代表： 销售日期（date）：2014年5月到2015年5月房屋出售时的日期； 销售价格（price）：房屋交易价格，单位为美元，是目标预测值； 卧室数（bedroom_num）：房屋中的卧室数目； 浴室数（bathroom_num）:房屋中的浴室数目； 房屋面积（house_area）：房屋里的生活面积； 停车面积（park_space）：停车坪的面积； 楼层数（floor_num）：房屋的楼层数； 房屋评分（house_score）：King County房屋评分系统对房屋的总体评分； 建筑面积（covered_area）：除了地下室之外的房屋建筑面积； 地下室面积（basement_area）：地下室的面积； 建筑年份（yearbuilt）：房屋建成的年份； 修复年份（yearremodadd）：房屋上次修复的年份； 纬度（lat）：房屋所在纬度； 经度（long）：房屋所在经度。