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本篇介绍了：如何使用保存好的最优模型加载模型的两种方法：1.加载模型状态字典；2.加载整个模型实例注意：两种方法都需要提前定义神经网络结构。

本篇介绍了：为什么随着迭代次数越来越多，模型的准确率会上下震荡甚至于下降。—> 过拟合pt\pth,t7三个扩展名，用于保存完整模型或者模型参数。模型的好坏，通过体现在测试集的结果上。保存最优模型的两种方法：保存模型参数和保存完整模型。

综上所述，L1正则化和L2正则化都是通过向损失函数中添加正则化项来提高模型的泛化能力，但它们在惩罚项的形式、特点和应用场景上存在差异。在实际应用中，应根据具体问题和需求选择合适的正则化方法。

什么是TF-IDF值？它有什么作用？如何计算TF-IDF值使用TF-IDF对象得到文章单词权重下期介绍，使用jieba库进行中文分词。

本篇介绍了：ResNet残差网络的好处：解决梯度消失和梯度爆炸以及退化问题。ResNet残差网络有两个核心特征：1. 残差结构；2. BN（Batch Normalization）。残差结构：防止退化。BN：减少梯度消失和梯度爆炸问题。

本篇介绍了卷积神经网络的结构以及它的优点：1. 卷积神经网络能够将变换的物体识别出来。2. 卷积神经网络的结构：由输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层、输出层组成。3. 什么是感受野。

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在Python中，遍历（Traversal）是指按顺序访问数据结构（如列表、元组、字典、集合或字符串等）中的每一个元素，并对它们执行某种操作的过程。Python提供了多种遍历数据结构的方法，包括使用for循环、while循环、列表推导式、生成器表达式以及迭代器等。但最常见和直接的遍历方式是使用for循环。那么接下来我们来介绍一下数据容器的遍历：索引遍历有序的数据容器才可以使用索引遍历，比如list

逻辑回归更适合二分类算法，但是也可以通过一些策略，扩展到多分类问题。注意要将读取的数据进行标准化操作，灰度图图片数据相差过大。学会调整参数，优化模型，比如本篇在交叉验证中找寻最优的惩罚因子。