从图像分类任务上手，学习AI模型构建与训练

8月4日，机器之心联合旷视开设的公开课《零基础入门旷视天元MegEngine》第二讲完成，旷视研究院深度学习框架研究员刘清一主要讲解了数据的加载和预处理、神经网络的基本算子、使用梯度下降法优化神经网络的参数、MegEngine 的数据并行方法等内容。回顾视频如下：

第3课预告

课程主题：模型构建和训练进阶 I：分类问题

本课讲师：周亦庄，旷视研究院基础模型算法研究员

讲师简介：周亦庄，毕业于清华大学，旷视研究院基础模型算法研究员，负责 MegEngine的模型库构建、NAS算法以及多机多卡训练系统，对模型训练有丰富经验。

分享概要：

• 图片分类任务背景和ImageNet数据集

• 以cifar10为数据进行resnet18网络训练

• 模型测试、保存和读取、以及学习率调整

如何参与

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