卷积神经网络-基础

计算机视觉

计算机视觉问题：图片分类、目标检测、图片风格迁移

深度学习-误差分析

执行误差分析

引言：假设在进行一个猫分类的训练，目前已经达到了90%的正确率，经过查看发现错误的数据中有许多的关于狗的被识别错误，这里是否需要正对狗收集更多的图片？或设计一些只处理狗的算法功能？或做一个项目专门处理狗？

深度学习-超参数调试处理

超参数选择

学习率\(\alpha\)

深度学习-机器学习策略

什么是机器学习策略

因为在训练过程中，如果通常会有很多选择可以深试，但如果做出了错误的选择，就有可能浪费时间向错误的方向前进，所有需要机器学习策略来迅速判断跟哪些想法是靠谱的，或者提出新想法等，进而指引朝向最有可能的方向前进

深度学习-改善训练结果

数据集划分

通常将数据集划分为：训练集(traing set)、验证集(validation set)(或开发集(development set))、测试集(test set)

深度学习-多层神经网络

符号表示

\(l:层数 \\ n^{[l]}：第l层的节点单元数 \\ a^{[l]}：第l层的激活函数\)

深度学习-神经网络

神经网络概览

图中上标方括号[n] 表示层数

深度学习-Logistic回归二分类

图片存储形式

计算机中保存一幅彩色图像，需要存储3个独立矩阵(RGB)Red、Green、Blue，分别对应红、绿、蓝3个颜色通道

深度学习-入门

什么是机器学习

深度学习，一般是指训练神经网络，有时网络会比较deep

Django

Shell相关

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