使用TensorFlow+keras快速构建图像分类模型
课时介绍
1. 变量的创建
2. 变量的运算
3. 变量的修改
课程介绍
课程分为两条主线:
1 从Tensorflow的基础知识开始,全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战,掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式,参数优化方法,自定义参数和模型的手段,以及对训练结果评估与分析的技巧。
2 从机器学习基础算法开始,然后进入到图像分类领域,使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集,从简单神经网络到深度神经网络,再到卷积神经网络,最终完成复杂模型:残差网络的搭建。完成这条主线,学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。
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