• 第21章 《Startle Bundle》结束总结


    第21章 《Startle Bundle》结束总结

    1         本书总结

    纵观《Startle Bundle》本书,我们学习了:

    l  图像分类基础;

    l  配置深度学习环境;

    l  构建第一个图像分类器;

    l  学习参数化学习;

    l  学习基本的SGD和正则化技术;

    l  研究神经网络;

    l  掌握CNNs的基础;

    l  训练第一个CNN;

    l  探索更高级架构,包括LeNet和VGGNet;

    l  学习如何画出过拟合、欠拟合;

    l  应用预训练CNNs模型预测自己的图片;

    此时,你对机器学习、神经网络和应用到计算机视觉的深度学习基础有了很强的理解,但是,学习之路才刚刚开始……

    2         下一步学习

    《Startle Bundle》仅仅是开胃菜,本书帮助你理解CNNs的基础,以及使用从头开始的示例帮助你理解深度学习的实际应用。

    但是就像深度学习研究者发现更深入的研究将获得更精确的网络,作者建议你继续深入研究深度学习,如果你想要:

    l  理解更高级的训练技术;

    l  利用迁移学习训练网络更快;

    l  工作在大数据集上,太大以至于如何加载进内存;

    l  使用网络集成提高分类精确度;

    l  探索更高级架构如GoogLeNet和ResNet;

    l  学习深度梦境和学习风格???

    l  学习GANs

    l  在ImageNet数据集上从头训练最新的架构,如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和SqueezeNetZ…

    之后,建议你不要停止在这里,继续深入研究深度学习。

    那么,现在我们就进入《Practitioner Bundle》的学习了!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/paladinzxl/p/9686122.html
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