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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3.2 卷积的作用
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3.11 残差网络resnet
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2.8 反向传播计算方法
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2.20 模型保存与读取实例
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3.6 边缘填充方法
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3.7 特征图尺寸计算与参数共享
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2.5 得分函数
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3.1 卷积神经网络应用领域
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1.5 评估所需参数计算
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3.10 VGG网络架构
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2.12 正则化与激活函数
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1.4 IOU指标计算
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1.1课程内容与风格介绍
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2.3 机器视觉的任务
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神经网络：逼近的力量
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1.4 tf基本操作展示
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2.19 tf.data模块解读
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2.2 深度学习应用领域
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1.2 检测任务中阶段的意义
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2.14 任务目标与数据集介绍
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1.2Tensorflow2版本简介与学习心得
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4.3 网络架构配置
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1.3 不同阶段算法优缺点
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