卷积神经网络特别适合处理像图片、视频、音频、语言文字等，这些与相互位置有一定关系的数据。

神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0，输入和输出数据的方差一致。在实...

TensorBoard对于分析模型训练信息来说是个很有用的工具，虽然我目前用的不多，但是使用几次发现Tensorboard功能确实很强大。下面是Keras调用Tensorboard的代码实例：...

在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个4维数组。

在安装TensorFlow时，必须要注意与CUDA、cuDNN版本之间的搭配，否则有可能安装失败。下图是windows系统下版本对应关系：

前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式，这就给程序的编写带来一定麻烦。...

是骡子是马拉出来溜溜就知道，一个模型好还是坏，放在全新的测试集上去测试下就知道了，根据模型测试的结果我们才能衡量模型的泛化性、稳定性等指标如何，从而方便我们根据测试的反馈去进行调参优化模型。...

CV领域中，在完成数据准备工作和设计定义好模型之后，我们就可以去迭代训练模型了，通过设置调节不同的超参数（这需要理论知识和丰富的经验）来使得损失（loss）和准确率（accuracy）这两个常用的指标达到最优。一般在训练完成之后，都需...

在图像识别/目标检测领域，基本上CNN的天下，从基础的AlexNet，再到后面更深的GoogleNet、VGGNet等，再到收敛速度更快、泛化性更强ResNet等残差网络，从2012年到现在CNN网络在图像识别/目标检测领域可谓是一个很好的方法。...

TFRecord 是谷歌推荐的一种二进制文件格式，理论上它可以保存任何格式的信息。TFRecord的核心内容在于内部有一系列的Example，Example是Protocol Buffer协议下的消息体。（Protobuf是Google开源的一款类似于Json，XML数据交...