本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基础 神经网络与tf.keras 1.3 Tensorflow实现神经网络 1.3.1 TensorFlow keras介绍 1.3.2 案例：实现多层神经网络进行时装分类 神经网络与tf.keras 1.4 深层神经网络 为什么使用深层网络 1.4.1 深层神经网络表示 卷积神经网络 3.1 卷积神经网络(CNN)原理 为什么需要卷积神经网络 原因之一：图像特征数量对神经网络效果压力 卷积神经网络 3.1 卷积神经网络(CNN)原理 为什么需要卷积神经网络 原因之一：图像特征数量对神经网络效果压力 卷积神经网络 2.2案例：CIFAR100类别分类 2.2.1 CIFAR100数据集介绍 2.2.2 API 使用 卷积神经网络 2.4 BN与神经网络调优 2.4.1 神经网络调优 2.4.1.1 调参技巧 卷积神经网络 2.4 经典分类网络结构 2.4.1 LeNet-5解析 2.4.1.1 网络结构 卷积神经网络 2.5 CNN网络实战技巧 2.5.1 迁移学习(Transfer Learning) 2.5.1.1 介绍 卷积神经网络 总结 每日作业 商品物体检测项目介绍 1.1 项目演示 商品物体检测项目介绍 3.4 Fast R-CNN 3.4.1 Fast R-CNN 3.4.1.1 RoI pooling YOLO与SSD 4.3 案例：SSD进行物体检测 4.3.1 案例效果 4.3.2 案例需求 商品检测数据集训练 5.2 标注数据读取与存储 5.2.1 案例：xml读取本地文件存储到pkl 5.2.1.1 解析结构

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博客文章2： https://bbs.huaweicloud.com/blogs/433152

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TensorFlow介绍

说明TensorFlow的数据流图结构
应用TensorFlow操作图
说明会话在TensorFlow程序中的作用
应用TensorFlow实现张量的创建、形状类型修改操作
应用Variable实现变量op的创建
应用Tensorboard实现图结构以及张量值的显示
应用tf.train.saver实现TensorFlow的模型保存以及加载
应用tf.app.flags实现命令行参数添加和使用
应用TensorFlow实现线性回归

1.2 神经网络基础

学习目标

• 目标

• 知道逻辑回归的算法计算输出、损失函数

• 知道导数的计算图
• 知道逻辑回归的梯度下降算法

• 知道多样本的向量计算

• 应用

• 应用完成向量化运算

• 应用完成一个单神经元神经网络的结构

1.2.1 Logistic回归

1.2.1.1 Logistic回归

逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个$x$, 输出一个该样本属于1对应类别的预测概率$\hat{y}=P(y=1|x)$。

Logistic 回归中使用的参数如下：

$e^{-z}$的函数如下

例如：

1.2.1.2 逻辑回归损失函数

损失函数（loss function）用于衡量预测结果与真实值之间的误差。最简单的损失函数定义方式为平方差损失：

$L(\hat{y},y) = \frac{1}{2}(\hat{y}-y)^2$