3.27 基于VGG16的迁移学习
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2.12 定义池化层
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3.9 损失函数
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3.26 迁移学习与特征提取
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3.21 1x1卷积
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2.11 简单卷积神经网络
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3.22 Inception卷积网络
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2.8 卷积步长
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3.20 ResNet卷积网络
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3.11 正向传播
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3.15 Mini-Batch梯度下降
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2.9 三维卷积
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2.15 为什么使用卷积？
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3.12 反向传播
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3.10 梯度下降
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4.11 初识YOLO算法
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3.17 参数与超参数
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2.19 数据标准化
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3.8 激励函数
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2.14 卷积网络结构剖析
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4.10 卷积方法实现滑动窗口
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4.14 Anchor Boxes
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3.24 数据集划分
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2.13 经典结构LeNet-5
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3.2 数据采集
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3.29 ResNet50模型预测
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3.3 数据集观察
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4.15 YOLO技术演进
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3.4 数据分布
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4.19 用GoogLeNet对视频逐帧分类
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