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# python深度学习入门——经典CNN模型搭建
> 每一步的答案都分别在以数字编号的 Markdown 文件的最下方。
https://www.educoder.net/shixuns/yzg7bpqu/challenges
深度学习是一种无监督的特征提取的学习方法,通过复杂的、多层的线性学习方法的非线性叠加,从海量的数据中自动提取特征,从而最终提升分类或预测等任务的准确性。
`Python` 是目前做深度学习较为主流的语言,我们可以直接使用深度学习的框架 `Keras\TensorFlow\Pytorch` 等完成模型的搭建。
接下来我们将主要使用 `TensorFlow` 实践一下经典的 `CNN` 模型,包括 `AlexNet` / `VGGNet` / `Inception` / `ResNet`等,并且会具体讲解它们的特点和结构,为你省去看论文的时间(当然如果需要更加细致的了解论文思想和实验步骤,还是要研读一下论文的)。
## 第一关:实践题
预处理:使用opencv改变图片尺寸
## 第二关:实践题
预处理:简单的数据增强
## 第三关:实践题
Batch Generator 批生成器
## 第四关:实践题
AlexNet
## 第五关:实践题
VGGNet模型输入的预处理
## 第六关:实践题
VGGNet
## 第七关:实践题
InceptionNet
## 第八关:实践题
ResNet
## 第九关:实践题
训练之前的一些准备:使用numpy处理网络的输出
## 第十关:实践题
训练、保存及复用模型
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