京东 11.11 红包
2.1 深度学习要解决的问题
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2.8 反向传播计算方法
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3.3 卷积特征值的计算方法
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3.12 感受野的作用
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3.8 池化层的作用
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2.13 神经网络过拟合解决方法
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2.6 损失函数的介绍
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1.4 IOU指标计算
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2.19 tf.data模块解读
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2.20 模型保存与读取实例
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2.18 分类模型构建
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1.5 评估所需参数计算
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2.4 视觉任务中遇到的问题
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1.6 map指标计算
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3.7 特征图尺寸计算与参数共享
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3.11 残差网络resnet
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2.14 任务目标与数据集介绍
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1.4 tf基本操作展示
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2.16 网络模型训练
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2.11 神经元个数对网络的影响
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3.6 边缘填充方法
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3.2 卷积的作用
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4.1 猫狗识别任务与数据简介
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01对抗生成网络原理概述
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2.2 深度学习应用领域
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1.3 不同阶段算法优缺点
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1.1课程内容与风格介绍
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2.7 前向传播整体流程
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2.9 神经网络整体架构
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1.2 检测任务中阶段的意义
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4.6 图像数据变换
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2.17 模型超参数调节与预测结果展示
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3.5 步长与卷积核大小对结果的影响
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3.9 整体网络架构
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4.5 数据增强概述
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注意：内容系AI生成，请仔细辨别。
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06-tensorflow高阶API-estimator实例2
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4.7 猫狗图像识数据增强效果展示