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共230章
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版权信息
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前言
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第1章 MNIST机器学习入门
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1.1 MNIST数据集
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1.1.1 简介
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1.1.2 实验:将MNIST数据集保存为图片
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1.1.3 图像标签的独热表示
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1.2 利用TensorFlow识别MNIST
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1.2.1 Softmax回归
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1.2.2 两层卷积网络分类
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1.3 总结
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第2章 CIFAR-10与ImageNet图像识别
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2.1 CIFAR-10数据集
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2.1.1 CIFAR-10数据集简介
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2.1.2 下载CIFAR-10数据
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2.1.3 TensorFlow的数据读取机制
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2.1.4 实验:将CIFAR-10数据集保存为图片形式
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2.2 利用TensorFlow训练CIFAR-10识别模型
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2.2.1 数据增强
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2.2.2 CIFAR-10识别模型
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2.2.3 训练模型
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2.2.4 在TensorFlow中查看训练进度
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2.2.5 测试模型效果
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2.3 ImageNet图像识别模型
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2.3.1 ImageNet数据集简介
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2.3.2 历代ImageNet图像识别模型
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2.4 总结
第3章 打造自己的图像识别模型
3.1 微调的原理
3.2 数据准备
3.3 使用TensorFlow Slim微调模型
3.3.1 下载TensorFlow Slim的源代码
3.3.2 定义新的datasets文件
3.3.3 准备训练文件夹
3.3.4 开始训练
3.3.5 训练程序行为
3.3.6 验证模型准确率
3.3.7 TensorBoard可视化与超参数选择
3.3.8 导出模型并对单张图片进行识别
3.4 总结
第4章 Deep Dream模型
4.1 Deep Dream的技术原理
4.2 TensorFlow中的Deep Dream模型实践
4.2.1 导入Inception模型
4.2.2 生成原始的Deep Dream图像
4.2.3 生成更大尺寸的Deep Dream图像
4.2.4 生成更高质量的Deep Dream图像
4.2.5 最终的Deep Dream模型
4.3 总结
第5章 深度学习中的目标检测
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