京东 11.11 红包
2.3 机器视觉的任务
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3.6 边缘填充方法
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2.5 得分函数
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2.17 模型超参数调节与预测结果展示
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3.1 卷积神经网络应用领域
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1.1课程内容与风格介绍
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2.20 模型保存与读取实例
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3.4 得到特征值表示
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2.14 任务目标与数据集介绍
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3.2 卷积的作用
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1.3Tensorflow2版本安装方法
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2.13 神经网络过拟合解决方法
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1.4 tf基本操作展示
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2.10 神经网络架构细节
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1.3 不同阶段算法优缺点
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2.8 反向传播计算方法
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2.11 神经元个数对网络的影响
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3.10 VGG网络架构
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2.9 神经网络整体架构
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1.2Tensorflow2版本简介与学习心得
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2.19 tf.data模块解读
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4.1 猫狗识别任务与数据简介
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2.15 建模流程与API文档
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2.6 损失函数的介绍
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1.2 检测任务中阶段的意义
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4.3 网络架构配置
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4.5 数据增强概述
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05-tensorflow高阶API-estimator实例1
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2.7 前向传播整体流程
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2.12 正则化与激活函数
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2.1 深度学习要解决的问题
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2.2 深度学习应用领域
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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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3.11 残差网络resnet
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深度学习-Tensorflow-项目实战
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08-tensorflow高阶API-tensorflow模板细节
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09-tensorflow高阶API-tensorlayer
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06-tensorflow高阶API-estimator实例2
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04-tensorflow高阶API-slim模块
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02-tensorflow高阶API-estimator模块