In diesem Kurs werden Sie: - funktionale und sequenzielle APIs vergleichen, neue Modelle entdecken, die Sie mit der funktionalen API erstellen können, und ein Modell erstellen, das mehrere Ausgänge erzeugt, einschließlich eines siamesischen Netzwerks - benutzerdefinierte Verlustfunktionen erstellen (einschließlich der kontrastiven Verlustfunktion, die in einem siamesischen Netzwerk verwendet wird), um zu messen, wie gut ein Modell funktioniert, und um Ihrem neuronalen Netzwerk zu helfen, aus den Trainingsdaten zu lernen.
Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken
Dozent: Laurence Moroney
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Funktionale API
- Kategorie: Benutzerdefinierte und exotische Modelle mit funktionaler API
- Kategorie: Benutzerdefinierte Verlustfunktionen
- Kategorie: Benutzerdefinierte Ebenen
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Vergleichen Sie, wie sich die funktionale API von der sequenziellen API unterscheidet, und sehen Sie, wie die funktionale API Ihnen zusätzliche Flexibilität beim Entwurf von Modellen bietet. Üben Sie die Verwendung der funktionalen API und bauen Sie ein siamesisches Netzwerk auf!
Das ist alles enthalten
11 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 App-Element3 Unbewertete Labore
Verlustfunktionen helfen dabei, zu messen, wie gut ein Modell funktioniert, und werden verwendet, damit ein neuronales Netzwerk aus den Trainingsdaten lernen kann. Erfahren Sie, wie Sie benutzerdefinierte Verlustfunktionen erstellen können, einschließlich der kontrastiven Verlustfunktion, die in einem Siamesischen Netzwerk verwendet wird.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Benutzerdefinierte Ebenen geben Ihnen die Flexibilität, Modelle zu implementieren, die nicht standardmäßige Ebenen verwenden. Üben Sie, auf der Grundlage vorhandener Standardebenen benutzerdefinierte Ebenen für Ihre Modelle zu erstellen.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Sie können auf bestehenden Modellen aufbauen, um eigene Funktionen hinzuzufügen. Erweitern Sie diese Woche die TensorFlow-Modellklasse, um ein ResNet-Modell zu erstellen!
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Mit benutzerdefinierten Callbacks können Sie die Ausgabe Ihres Modells oder sein Verhalten während des Trainings anpassen. Diese Woche implementieren Sie einen benutzerdefinierten Callback, der das Training stoppt, sobald der Callback eine Überanpassung feststellt.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren2 Unbewertete Labore
Dozent
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Geprüft am 31. März 2021
Geprüft am 6. Jan. 2021
Geprüft am 25. Dez. 2020
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