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【实例简介】ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境 Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0 使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10作为数据集。 # To train with Se python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se # To trian with CBAM python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam 验证结果 ResNet50（训练了160个时代）ACC@1=93.41% A

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一、 用回归方法解决一个实际问题。二、 自行选择实际问题，收集数据，并用软件进行数据处理。三、 要求：1. 验证线性回归理论成立的条件，如正态性，同方差性，独立性，解释变量的相关性等。若选择变量过多，需要进行变量的筛选。2. 用软件进行数据处理，建立回归模型，并进行回归方程和系数的显著性检验。3. 用建立的回归模型对实际问题进行解释，尽可能说明所建模型的合理性。若不满意，应指出可能存在问题，给出可能的改进措施。4. 按发表论文的格式整理作业。八字方针：结构合理、点到为止