深度学习模型是层构成的有向无环图。最常见的例子就是层的线性堆叠,将单一输入映射为单一输出。
常见的网络拓扑结构:
* 双分支(two-branch)网络
* 多头(multihead)网络
* Inception 模块
选择正确的网络架构更像是一门**艺术**而不是科学。虽然有一些最佳实践和原则,但只有动手实践才能让你成为合格的神经网络架构师。
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- 张量tensor
- 整数序列(列表)=>张量
- 张量运算
- 张量运算的几何解释
- 层:深度学习的基础组件
- 模型:层构成的网络
- 训练循环 (training loop)
- 数据类型与层类型、keras
- Keras
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- Keras使用本地数据
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- 二分类问题-基于梯度的优化-训练
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- 如何准备输入数据和目标?
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- 训练一个卷积神经网络
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- 用卷积神经网络处理序列
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