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《Keras图像深度学习实战》共分成8个章节,第1章是Keras简介和环境搭建;第2~6章整体介绍Keras的软件框架,包含卷积层,池化层,损失函数,优化器等关键部件的使用说明;第7章介绍了常用的图像预处理技术,包括高斯滤波,轮廓检测等常用操作的介绍;第8章是实战篇,介绍Keras神经网络模型中常用的图像模型的设计方法,以及应用于视频领域的入门级介绍。本书是Keras神经网络中专注于图像识别领域的专业书籍,具有较强的实战性。
本书的目标人群主要定位为具有一定python编程基础,对深度学习原理有一定了解,并且对人工智能图像处理领域有浓厚兴趣的人群。
目录
1 简介
2 CNN眼中的世界
3 Keras模型
4 目标函数
5 优化器
6 训练模型的注意事项
7 图片预处理
8 CNN实战
9 参考
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