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通过Sub-Pixel实现图像超分辨率 一、简要介绍 二、环境设置 三、数据集 3.1 数据集下载 3.2 数据集概览 3.3 数据集类定义 3.4 PetDataSet数据集抽样展示 四、模型组网 4.1 模型封装 4.2 模型可视化 五、模型训练 5.1 启动模型训练 六、模型预测 6.1 预测 6.2 定义预测结果可视化函数 ...

Softmax 练习 练习 问题 问题 Softmax 在本章中我们主要使用交叉熵代价函数来解决学习速度衰退的问题。不过，我想首先简要的介绍一下解决这个问题的另一种方法，这种方法是基于神经元中所谓的 softmax 层。我们并不打算在本章余下的部分使用 softmax 层，所以，如果你很心急，你可以跳过本节直接进入下一节的阅读。然而，soft...

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五、Wide&Deep 5.1 模型 5.2 实验 五、Wide&Deep 推荐系统中的一个挑战是：同时实现 memorization 和 generalization 。 memorization ：学到 item 或者 feature 共现关系，并基于历史数据中的这种相关性来推荐。 基于memorization 的推荐通常更具...

应用 Applications 可用的模型 在 ImageNet 上预训练过的用于图像分类的模型： 图像分类模型的使用示例 使用 ResNet50 进行 ImageNet 分类 使用 VGG16 提取特征 从VGG19 的任意中间层中抽取特征 在新类上微调 InceptionV3 通过自定义输入张量构建 InceptionV3 模型概览 X...

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