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TensorFlow实战资源

1. 资源

  • 官方教程
  • 实验环境
  • Google云盘

2. 比赛

  • 天池大赛

3. 深度学习流程

  • 网络结构 : 函数集合
  • 学习目标：函数好的标准（所有样本的loss尽可能小）
  • 学习：选择最好的函数

3.1 网络结构

3.2 学习目标

  • Loss: 计算网络输出与目标间的Loss有以下两种方式:
    • Square error： 残差平方和
    • Cross entropy：交叉熵
  • Total Loss
    TensorFlow实战资源_第1张图片

3.3 学习

  • 通过Gradient Descent方法获得使Total Loss最小的参数 θ ∗ = { w 1 , w 2 , . . . , b 1 , b 2 , . . . } \theta^* = \{ w_1, w_2, ..., b_1, b_2, ... \} θ∗={w1​,w2​,...,b1​,b2​,...}
    TensorFlow实战资源_第2张图片

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