Kola_Abner

https://blog.youkuaiyun.com/Fwuyi/article/details/123213437深度学习模型在喂数据进行训练前常会用到compile函数进行训练时所使用优化器、损失函数等的配置 。1.model.compile() 作用设置优化器、损失函数和准确率评测标准。2.model.compile() 语法形式1：model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.优化器(参数)，loss = tf.keras.losses.损失函数.

EarlyStopping：https://keras.io/api/callbacks/early_stopping/https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44048809/article/details/105702314

TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。换句话说，即是构建深度学习模型的最佳方式。本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的教程和项目列表。一、教程 TensorFlow Tutorial 1 — 从基础到更有趣的 TensorFlow 应用 TensorFlow Tutorial 2 — 基于 Google TensorFlow 框架的深度学习简介，这些教

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。 输入层 -

NVIDIA DIGITS 学习笔记

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GAN/image/semi-supervised learning等的代码和文章，超级棒！