学习目标 ①自制数据集，解决自己本领域应用。 ②数据量过少，模型训练不足：使用数据增强，扩充数据集。 ③断点续训，实时保留当前最优模型。 ④神经网络的目的是拿到参数。所以要学会提取参数，把参数存入文本。将来在任何地方可以使用参数构建模型无需训练。 ⑤acc/loss可视化，查看训练效果。 ⑥应用程序 …

为了验证是否掌握了八股搭建神经网络，特提供了Fashion数据集供测试。 搭建网络sequenial 用 Tensorflow 的API tf. keras 快速搭建神经网络。 使用六步法搭建神经网络： 第一步：import相关模块，如import tensorflow as tf。 第二步：指定输 …

预备知识 tf.where() 条件语句真返回A,条件语句假返回B tf.where(条件语句，真返回A，假返回B) 代码示例 import tensorflow as tf a = tf.constant([1, 2, 3, 1, 1]) b = tf.constant([0, 1, 3, 4, …

人工智能三学派 本讲目标:学会神经网络计算过程，使用基于TF2原生代码搭建你的第一个的神经网络训练模型 当今人工智能主流方向——连接 主义 前向传播 损失函数(初体会) 梯度下降(初体会) 学习率(初体会) 反向传播更新参数 人工智能：让机器具备人的思维和意识。 人工智能三学派: 行为主义：基于控制 …