* `fit()`用于使用给定输入训练模型.
* `predict()`用于实际预测.它为输入样本生成输出预测.
* `evaluate()`用于评估已经训练过的模型.返回损失值&模型的度量值.
- 基础
- 张量tensor
- 整数序列（列表）=>张量
- 张量运算
- 张量运算的几何解释
- 层：深度学习的基础组件
- 模型：层构成的网络
- 训练循环 （training loop）
- 数据类型与层类型、keras
- Keras
- Keras 开发
- Keras使用本地数据
- fit、predict、evaluate
- K 折 交叉验证
- 二分类问题-基于梯度的优化-训练
- relu运算
- Dens
- 损失函数与优化器：配置学习过程的关键
- 损失-二分类问题
- 优化器
- 过拟合 （overfit）
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- 三种经典的评估方法
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- 通用工作流程
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- 卷积神经网络
- 卷积运算
- 卷积的工作原理
- 训练一个卷积神经网络
- 使用预训练的卷积神经网络
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- 为什么不微调整个卷积基？
- 卷积神经网络的可视化
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- 处理文本数据
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- one-hot 编码 （one-hot encoding）
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- 利用 Embedding 层学习词嵌入
- 使用预训练的词嵌入
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- 循环神经网络的高级用法
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- 用卷积神经网络处理序列
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- TensorBoard_TensorFlow 的可视化框架
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