JSerenity的博客

Introduction to TensorFlow学习笔记 Week 1 如何让神经网络学习y = 2 * x - 1 导入tensorflow和keras。 numpy帮助我们将数据以列表的形式使用。keras将神经网络定义为一组连续的层。 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras 下面我们...

Introduction to TensorFlow学习笔记 Week 2 上一个练习我们使用深度学习解决了一个一元一次方程，让机器自己学习X与Y之间的关系。这一次我们来看如何解决计算机视觉的问题。识别10种不同类别的服饰。 首先导入TensorFlow import tensorflow as tf print(tf.__version__) 我们使用Fashion MNIST数据集，它已经在...

Introduction to TensorFlow学习笔记 Week 4 本周我们将运用之前学习的知识创建一个用于真实图像的分类器。 首先下载马-人数据集。数据集包含马和人的图像。所以这是一个二分类问题。 !wget --no-check-certificate \ https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.c...

Introduction to TensorFlow学习笔记 Week 3 卷积神经网络实现服饰分类器 在上一个课程中，我们使用深度神经网络实现了一个服饰分类器。深度神经网络包含输入层、输出层和隐藏层。如何让我们的分类器准确率更高呢？这一次，我们使用卷积神经网络来实现我们的分类器，来看看效果如何。 我们在全连接层之前添加几个卷积层和池化层。卷积层用来提取图像中的特征，将提取到的特征信息传入全连接层...

TensorFlow Specialization Course 2 Week 1&2&3 Week1主要讲了在数据集比较小的情况下很容易过拟合的问题。 Week2给出解决过拟合问题的一种解决方法：数据增强。 Week3主要讲迁移学习，同时使用数据增强，另外介绍了另一种解决过拟合问题的方法：Dropout。 每一周的内容都比较少，所以放在一起总结。 我们下面使用前三周所讲的知识（迁...