TensorFlow 中级教程

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课程时长24小时36分钟

学习人数13135

难度级别进阶之路

综合评分9.9

课程简介:本课程主要讲解TensorFlow的经典应用案例:这门课程已经放到网易云课堂,请大家去网易云课堂学习,链接如下: http://study.163.com/course/introduction/1005673001.htm?share=2&shareId=400000000535031

4.1   用于cifar10的卷积神经网络结构设计 12分钟 4.2   cifar10卷积神经网络的计算图设计(上) 26分钟 4.3   cifar10卷积神经网络的计算图设计(下) 26分钟 4.4   cifar10数据集读取和数据增强扩充(上) 25分钟 4.5   cifar10数据集读取和数据增强扩充(下) 28分钟 4.6   设计模型训练和评估的会话流程 31分钟 4.7   TensorFlow的汇总类Summary和FileWriter用法 16分钟 4.8   为cifar10卷积网络添加汇总操作(上) 25分钟 4.9   为cifar10卷积网络添加汇总操作(下) 20分钟 4.10   设计实验观察不同的优化器在不同的学习率下的网络性能 17分钟 4.11   优化器GradientDescenOptimizer的汇总结果分析 25分钟 4.12   优化器MomentumOptimizer的汇总结果分析 9分钟 4.13   优化器FtrlOptimizer的汇总结果分析 23分钟 4.14   优化器AdagradOptimizer的汇总结果分析 22分钟 4.15   优化器RMSProbOptimizer的汇总结果分析 24分钟 4.16   优化器AdamOptimizer的汇总结果分析 27分钟 4.17   cifar10卷积网络在不同激活函数下的性能分析 28分钟 4.18   sigmoid激活函数的输出汇总分析 19分钟 4.19   tanh和softsign激活函数的输出汇总分析 16分钟 4.20   relu, relu6和softplus激活函数的输出汇总分析 20分钟 4.21   elu激活函数的输出汇总分析 11分钟 4.22   为计算图中的非线性全连接层的权重添加L2损失 20分钟 4.23   正则化损失的比重对模型正确率曲线的影响分析 30分钟 4.24   Tensorflow中LRN层的工作原理以及添加方法 21分钟 4.25   Tensorflow中的四种学习率衰减方法(上) 22分钟 4.26   Tensorflow中的四种学习率衰减方法(下) 17分钟

  课程须知

学习本课前,需要有较好的python基础

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