《小白入门深度学习》
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- 4小白入门深度学习 | 6-5：Inception-v1（2014年）详解
- 5小白入门深度学习 | 6-4：ResNet-50（2015年）详解
- 6新手入门深度学习 | 6-3：VGG-16（2015年）详解
- 7新手入门深度学习 | 6-2：AlexNet（2012）详解
- 8新手入门深度学习 | 6-1：LeNet-5（1998年）详解
- 9新手入门深度学习 | 4-2：训练模型的三种方法
- 10新手入门深度学习 | 3-7：回调函数callbacks
- 11新手入门深度学习 | 3-6：优化器optimizers
- 12新手入门深度学习 | 4-1：构建模型的两种方法
- 13新手入门深度学习 | 5-1：数据增强（Augly实现）
- 14新手入门深度学习 | 动态学习率如何设置
- 15新手入门深度学习 | 预测图片（输入图片路径进行预测）
- 16新手入门深度学习 | 3-5：评估指标metrics
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- 18新手入门深度学习 | 4-4：保存模型的N种方法
- 19新手入门深度学习 | 3-3：神经网络层Layers
- 20新手入门深度学习 | 3-2：激活函数activation
- 21新手入门深度学习 | 3-1：数据管道Dataset
- 22新手入门深度学习 | 0-1：卷积神经网络（CNN）是什么？
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- 36AUC 评价指标详解，准确率（ACC），敏感性（sensitivity），特异性（specificity）计算 Python3【TensorFlow2入门手册】
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- 38数据增强，将数据增强后保存到本地
- 39小白入门深度学习 | 第五篇：数据不均衡的处理方法
- 40【试读】 小白入门深度学习 | 第四篇：配置PyTorch环境