深度学习项目实战11 项目总结分析

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:42:04

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深度学习项目实战（一）:猫狗识别文章目录深度学习项目实战（一）:猫狗识别项目背景：数据读取：网络架构卷积神经网络训练项目背景：猫狗识别是卷积神经网络的入门实战案例，目的在于计算机可以识别出图片中是猫还是狗？其中数据集分为两类，一类是猫的图片，一类是狗的图片，如图所示：我们项目的步骤：数据读取，读取猫与狗的训练集与测试集数据。网络架构：编写代码，确定卷积神经网络结构，即卷积层，池化层的分布。卷积神经网络训练：使用训练集训练卷积神经网络模型。测试卷积神经网络效果：使用测试集验证卷积神经网络的

深度学习基础与实战：Python实现 深度学习是机器学习的一个重要分支，通过多层神经网络实现对数据的自动特征提取和建模。本文将介绍深度学习的基础概念、常用框架以及一个完整的实战项目，帮助读者从基础入门到实际应用。目录 深度学习概述 深度学习基础神经网络结构前向传播与反向传播激活函数 Python中的深度学习框架 TensorFlow Keras PyTorch 深度学习模型简单神经网络卷积神经网络循环神经网络实战项目：手写数字识别总结 1. 深度学习概述 深度学习通过

1.整体流程 2.熟悉数据如吴恩达老师所说的，深度学习是二八定律：20%是模型设计，80%是数据。可见数据在整个算法设计中的重要性，在正式开始编码首先是熟悉数据。在以往做的几个项目中，我都会会费大量的时间和精力去熟悉了解项目是基于怎样的数据集做的。在观察数据集的过程中其实也是人的大脑在寻找提取特征，对数据中存在的问题和结构进行分类总结，这也是我最终模型结构的初级基础。在分析数据中具体如以下方面：数据量大小，确定是否需要额外的数据集或者数据增强操作；数据中各个类别是怎么分布的，是否存在数据不平问题，对

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