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学习TensorFlow,调用预训练好的网络(Alex, VGG, ResNet etc)
视觉问题引入深度神经网络后 针对端对端的训练和预测网络 可以看是特征的表达和任务的决策问题 分类 回归等 当我们自己的训练数据量过小时 往往借助牛人已经预训练好的网络进行特征的提取 然后在后面加上自己特定任务的网络进行调优 目前 ILSVR
tensorflow
学习TensorFlow
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学习TensorFlow,TensorBoard可视化网络结构和参数
在学习深度网络框架的过程中 我们发现一个问题 就是如何输出各层网络参数 用于更好地理解 调试和优化网络 针对这个问题 TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包 TensorBoard 既可以显示网络结构 又可以显示训练和测试过程
tensorflow
学习TensorFlow
tensorboard
可视化网络结构和参数啊