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4. Deep Learning with TensorFlow Datasets

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
David Paper
Erschienen in
State-of-the-Art Deep Learning Models in TensorFlow
Verlag
Apress

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Abstract

Dieses Kapitel konzentriert sich auf zwei umfassende Deep-Learning-Experimente mit großen und komplexen Datensätzen. Das erste Experiment umfasst die Klassifizierung von Bildern von Katzen und Hunden, während das zweite sich mit Bildern menschlicher Hände beschäftigt, die Steinpapierscheren spielen. Das Kapitel betont die Bedeutung der Datenerweiterung, um die Leistung und Verallgemeinerung von Modellen zu verbessern. Es beinhaltet auch praktische Schritte zur Vorverarbeitung von Daten, zum Bau von Eingabepipelines und zur Ausbildung von konvolutionalen neuronalen Netzwerken. Die Experimente sind so konzipiert, dass sie reproduzierbar sind und Einblicke in den Umgang mit komplexen Datensätzen und die Verbesserung der Modellleistung durch verschiedene Techniken bieten.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Deep Learning with TensorFlow Datasets
Verfasst von
David Paper
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Apress
Buch
State-of-the-Art Deep Learning Models in TensorFlow

Print ISBN: 978-1-4842-7340-1

Electronic ISBN: 978-1-4842-7341-8

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-7341-8_4

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