一个案例掌握深度学习

adela ⋅ 1年前 ⋅ 895 阅读
人工智能越来越火，甚至成了日常生活无处不在的要素。
本文内容主要包括：
  1. 数据处理和异步数据读取
  2. 网络结构设计及背后思想
  3. 损失函数介绍及使用方式
  4. 模型优化算法介绍和选择
  5. 分布式训练方法及实践
  6. 模型训练调试与优化
  7. 训练中断后恢复训练
涵盖了深度学习的数据处理、模型设计、模型训练与模型优化等部分，如下图所示，另外扩展了异步数据读取、分布式训练与恢复训练等知识点。
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzM0MjcyMQ==&mid=2650090763&idx=1&sn=3ed3ca0c47638f20cc5ce7495b0a4402&chksm=bedaf66589ad7f738e77924da0d7dea7a16d3ba61af5775c7475c4dfd0bcd0a0204fd7233a75&scene=21
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