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使用CNN进行深度学习和计算机视觉
Dan Howarth和Ajit Jaokar着，2019年10月，58页。CNN代表卷积神经网络。第1部分将介绍深度学习的核心概念。我们还将开始使用Tensorflow 2.0进行直接编码。在第2部分中，我们使用另一个数据集-mnist数据集-来建立我们的知识。特别是，我们将：
介绍计算机视觉
将卷积层引入我们的模型
介绍正则化的概念
在训练模型时介绍验证集
介绍如何保存和重用我们的模型
内容
第1部分：使用TensorFlow 2.0进行深度学习
1.笔记本简介
2.本笔记本简介
加载库
问题简介
3.深度学习概念介绍
4.资料
5.型号
6.训练模型
7.评估与推论
绘制结果
对单个图像进行预测
8.总结
9.锻炼
第2部分：使用CNN的计算机视觉
1.本笔记本简介
加载库
加载我们的数据
2.数据：计算机视觉概论
3.模型制作
4.培训
保存模型
仅保存和加载砝码
保存和加载整个模型
5.评估与推论
6.总结
7.练习

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关键词：计算机视觉 深度学习 CNN 计算机 Tensor