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TF2.0深度学习实战(六):搭建GoogLeNet卷积神经网络

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写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~
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前言:
  本专栏将分享我从零开始搭建神经网络的学习过程,注重理论与实战相结合,力争打造最易上手的小白教程。在这过程中,我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一复现经典的卷积神经网络:LeNet、AlexNet、VGG系列、GooLeNet、ResNet 系列、DenseNet 系列,以及现在比较流行的:RCNN系列、SSD、YOLO系列等。

  这一次我将复现非常经典的GooLeNet卷积神经网络。首先在理论部分,我会依据论文对GooLeNet进行一个简要的讲解。然后在实战部分,我会对自定义数据集进行加载、搭建GooLeNet网络、迭代训练,最终完成图片分类和识别任务。


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爱你不变2502906867
这个家伙很懒,什么也没留下!
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