在本课程中，您将：- 比较函数式 API 和顺序式 API，发现可以使用函数式 API 构建的新模型，并构建一个可以产生多个输出的模型（包括连体网络）。 - 构建自定义损失函数（包括连体网络中使用的对比损失函数），以衡量模型的表现并帮助您的神经网络从训练数据中学习。
使用 TensorFlow 定制模型、层和损失函数
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作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
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本课程是 TensorFlow：高级技术 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
比较功能应用程序接口（Functional API）与顺序应用程序接口（Sequential API）的不同之处，并了解功能应用程序接口（Functional API）如何为您提供更多设计模型的灵活性。 练习使用功能性 API 并构建连体网络！
涵盖的内容
11个视频7篇阅读材料1个作业1个编程作业1个应用程序项目3个非评分实验室
损失函数有助于衡量模型的表现，并用于帮助神经网络从训练数据中学习。 了解如何构建自定义损失函数，包括用于连体网络的对比损失函数。
涵盖的内容
9个视频3篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
自定义图层可以让您灵活地实现使用非标准图层的模型。 练习利用现有的标准图层为模型创建自定义图层。
涵盖的内容
10个视频1篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
您可以在现有模型的基础上添加自定义功能。 本周，我们将扩展 TensorFlow 模型类，以构建一个 ResNet 模型！
涵盖的内容
7个视频3篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
通过自定义回调，您可以自定义模型的输出内容或训练过程中的行为方式。 本周，实现自定义回调，以便在回调检测到过拟合时停止训练。
涵盖的内容
3个视频4篇阅读材料2个非评分实验室
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状态：免费试用DeepLearning.AI
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
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Chaitanya A.
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RA
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已于 Jan 6, 2021审阅
I started this course with the intention of learning the syntax needed to implement VAEs. This course satisfied that requirement perfectly! Thank you :)
FG
5
已于 Nov 10, 2022审阅
Very interesting and well-explained course. Laurence is an amazing instructor and makes everything easier to understand and master. I definitely will be recommending this course to my colleagues!
AM
5
已于 Jul 29, 2022审阅
It was a very useful course. Now I can build deep learning models with my desired architecture. I am also able to understand the implementation method of famous models like VGG-16.
常见问题
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