5 数据加载与预处理

6 搭建网络模型

7 学习率对结果的影响

8 Drop-out操作

9 权重初始化方法对比 

10 初始化标准差对结果的影响

11 正则化对结果的影响

12 加载模型进行测试

14 卷积层构造

15 整体流程

16 BatchNormalization效果

17 参数对比

18 网络测试效果.

19 时间序列模型

20 网络结构与参数定义

21 构建LSTM模型

22 训练模型与效果展示

23 多序列预测结果

24 股票数据预测

25 数据预处理

26 预测结果展示

28 文本数据读取预处理

29 基本模型

30 Embeeding-layer效果

31 准备词向量数据

32 词嵌入训练结果

33 加入LSTM层效果

34 加入卷积层效果

35参数调优

37 多标签解决方案

38 多标签网络训练与测试 

39 多输出网络解决方案

40 多输出网络训练与测试

42 DIY你的数据集

43 数据增强概述

44 图像数据变换

45 数据增强效果

48 GAN网络组成

49 判别网络设计

50 生成网络定义

51 标签制作

52 训练与测试网络模型

53 DCGAN网络

56 迁移学习策略

57 Resnet原理

58 Resnet网络细节

59 Resnet基本处理操作

60 shortcut模块

61 加载训练好的权重

62 迁移学习效果对比

64 数据与目标

65 字符表制作

66 数据读取

67 数据增强

68 网络模型

70 测试效果

71 网络模型解读

72 数据介绍与读取

73 配置文件制作

74 编码器模型

75 解码器模型

76 制作训练batch数据

77 测试数据准备

79 完成测试模块

80 模板目录结构

81 模型与训练结构

82 评论数据集与任务目标

83 数据准备

84 模型整体架构

85 准备模型

87 训练网络:

88 多标签训练

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