深度学习与图像处理实战完整全套教学课件.pptx

第1章;;1.1 深度学习的定义;1.2 深度学习的特点;1.3 深度学习的历史;1.3 深度学习的历史;1.3 深度学习的历史;1.4 深度神经网络概述;1.4 深度神经网络概述;1.4 深度神经网络概述;;1.4 深度神经网络概述;1.4 深度神经网络概述;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;1.5 深度学习的应用;1.6 深度学习的未来趋势;;;第2章;;2.1 Anaconda的安装与使用;;2.1 Anaconda的安装与使用;2.1 Anaconda的安装与使用;2.1 Anaconda的安装与使用;2.1 Anaconda的安装与使用;2.1 Anaconda的安装与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;;;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.2 TensorFlow环境搭建与使用;2.3 Keras简介与使用;2.3 Keras简介与使用;2.3 Keras简介与使用;2.3 Keras简介与使用;2.3 Keras简介与使用;2.3 Keras简介与使用;;2.3 Keras简介与使用;2.3 Keras简介与使用;;;2.3 Keras简介与使用;;;第3章;;3.1 矩阵;3.1 矩阵;3.1 矩阵;3.1 矩阵;;;;;;;;;3.1 矩阵;3.1 矩阵;;;;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;3.2 随机变量及概率分布;;;第4章;;;;4.1 卷积神经网络的组成;;;4.1 卷积神经网络的组成;4.1 卷积神经网络的组成;4.1 卷积神经网络的组;;;;;;4.2 实例——手写数字识别神经网络搭建;4.2 实例——手写数字识别神经网络搭建;;;4.2 实例——手写数字识???神经网络搭建;;4.2 实例——手写数字识别神经网络搭建;4.2 实例——手写数字识别神经网络搭建;4.2 实例——手写数字识别神经网络搭建;4.2 实例——手写数字识别神经网络搭建;;;第5章;;5.1 评估指标;5.1 评估指标;;5.1 评估指标;;;;;5.1 评估指标;;;;;;;;5.2 数据集处理;5.2 数据集处理;5.2 数据集处理; ;5.2 数据集处理;5.2 数据集处理;;;;;;;5.3 模型调优;5.3 模型调优;;;;5.3 模型调优;5.3 模型调优;5.3 模型调优;（2）迭代次数 迭代次数也叫训练轮数，模型收敛即可停止迭代。一般可采用验证集作为停止迭代的条件。如果连续几轮模型损失都没有相应减少，则停止迭代。 ;;;5.3 模型调优;5.3 模型调优;5.3 模型调优;;5.3 模型调优;5.3 模型调优;;;;第6章;;6.1 VGG网络简介;;;;;;;;6.3 主干网络搭建与训练;6.3 主干网络搭建与训练;;;;;;;;第7章;;7.1 ResNet简介;;;7.2 数据集介绍及处理;7.2 数据集介绍及处理;7.2 数据集介绍及处理;7.2 数据集介绍及处理;7.2 数据集介绍及处理;;;7.3 主干网络搭建与训练;7.3 主干网络搭建与训练;7.3 主干网络搭建与训练;;7.4 模型训练结果测试;7.4