深度学习斜坡弯道
访问MATLAB通过您的web浏览器
参与视频教程
具有自动化评估和反馈的动手练习
课程有英语和日语
选择一门课程开始
1.
介绍
熟悉深度学习的概念和课程。
- 图像识别的深度学习
- 课程概述
2.
使用Pretrained网络
使用已经创建和训练过的网络进行分类。
- 课程示例-在一些图像中识别对象
- 做预测
- CNN架构
- 调查预测
- 图像数据存储
3.
管理数据收集
导入图像文件夹,并使其在给定网络中可用。
- 图像数据存储
- 准备将图像用作输入
- 处理数据存储中的图像
- 通过子文件夹创建数据存储
4.
执行转移学习
修改预先训练的网络,将图像分类到指定的类中。
- 什么是迁移学习
- 迁移学习所需的组件
- 准备训练数据
- 修改网络层
- 制定培训方案
- 培训网络
- 评估性能
- 转移学习总结
相关的课程
基于MATLAB的深度学习
学习利用真实图像和序列数据构建深度神经网络的理论和实践。
基于MATLAB的机器学习
探索数据并构建预测模型。
MATLAB基础
学习用于数据分析、建模和编程的MATLAB核心功能。