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tensorflow2.0北大课程笔记（二）

第四章
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数据集构建
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数据增强
图片增强
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ex：
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读取保存模型
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参数提取
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可视化acc/loss
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模型应用
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predict的输入是三维的
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卷积网络

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卷积计算
单通道
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三通道
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感受野
同样是55的图片经过两层33的卷积核作用和经过一层5*5的卷积核的感受野都是5，他们的提取能力是一样的，但是他们需要训练的参数不一样
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padding填充
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TF描述卷积层
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批标准化
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池化
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Dropout（舍弃）
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卷积是什么？卷积就是特征提取器，就是CBAPD,编写卷积神经网络的八股套路
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使用CBAPD实现LeNet
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AlexNet
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VGGNet
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InceptionNet
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Inception
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ResNet
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ResNet块
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经典卷积网络
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