Fork me on GitHub
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摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和 f 阅读全文
posted @ 2020-04-03 09:19 战争热诚 阅读(11737) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote Keras的预训练模型地址:https://github.com/fchollet/deep-learning-models 阅读全文
posted @ 2020-03-30 09:35 战争热诚 阅读(3756) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Keras基本的使用都已经清楚了,那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型,训练训练,主要就是“练”,所以多做几个案例就知道怎么做了。 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLear 阅读全文
posted @ 2020-03-25 09:41 战争热诚 阅读(4496) 评论(12) 推荐(2) 编辑
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 今天整理了自己所写的关于Keras的博客,有没发布的,有发布的,但是整体来说是有点乱的。上周有空,认真看了一周Keras的中文文 阅读全文
posted @ 2020-03-21 09:20 战争热诚 阅读(14009) 评论(2) 推荐(7) 编辑
摘要: 前言 1,背景介绍 这里给出六千张图像做为训练集。每个图像中只要一个图形,要么是圆形,要是是正方形。你的任务是根据这六千张图片训练出一个二元分类模型,并用它在测试集判断每个图像中的形状是圆还是方;测试集中有些图像既不是圆也不是方,也请将其甄别出来。 2,任务类型 二元分类,异常检测,图像识别 3,数 阅读全文
posted @ 2020-03-19 13:53 战争热诚 阅读(1076) 评论(3) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文标题:Support Vector Method for Novelty Detection 论文作者:Bernhard Scholkopf, Robert Williamson, Alex Smola ..... 论文地址:http://papers.nips.cc/paper/1723-su 阅读全文
posted @ 2020-01-14 11:02 战争热诚 阅读(1322) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要: 论文标题:MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者:Andrew G.Howard Menglong Zhu Bo Chen ..... 论文地址:https://a 阅读全文
posted @ 2020-01-09 09:06 战争热诚 阅读(1792) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 论文地址:Deep Residual Learning for Image Recognition 自2012年AlexNe 阅读全文
posted @ 2019-12-28 09:01 战争热诚 阅读(6314) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote GoogLeNet是谷歌(Google)研究出来的深度网络结构,为什么不叫“GoogleNet”,而叫“GoogLeNet” 阅读全文
posted @ 2019-12-23 09:37 战争热诚 阅读(3199) 评论(9) 推荐(3) 编辑
摘要: 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究 阅读全文
posted @ 2019-12-17 08:57 战争热诚 阅读(2494) 评论(1) 推荐(2) 编辑
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