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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神经网络与tf.keras

1.4 深层神经网络

学习目标

• 目标

• 了解深层网络的前向传播与反向传播的过程

• 应用

• 无

为什么使用深层网络

对于人脸识别等应用，神经网络的第一层从原始图片中提取人脸的轮廓和边缘，每个神经元学习到不同边缘的信息；网络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来，形成人脸的一些局部的特征，例如眼睛、嘴巴等；后面的几层逐步将上一层的特征组合起来，形成人脸的模样。随着神经网络层数的增加，特征也从原来的边缘逐步扩展为人脸的整体，由整体到局部，由简单到复杂。层数越多，那么模型学习的效果也就越精确。

通过例子可以看到，随着神经网络的深度加深，模型能学习到更加复杂的问题，功能也更加强大。

1.4.1 深层神经网络表示

1.4.1.1 什么是深层网络？

使用浅层网络的时候很多分类等问题得不到很好的解决，所以需要深层的网络。

1.4.2 四层网络的前向传播与反向传播

在这里首先对每层的符号进行一个确定，我们设置L为第几层，n为每一层的个数，L=[L1,L2,L3,L4],n=[5,5,3,1]

1.4.2.1 前向传播

首先还是以单个样本来进行表示,每层经过线性计算和激活函数两步计算

$z^{[1]} = W^{[1]}x+b^{[1]}, a^{[1]}=g^{[1]}(z^{[1]})$, 输入$x$, 输出$a^{[1]}$

$z^{[2]} = W^{[2]}a^{[1]}+b^{[2]}, a^{[2]}=g^{[2]}(z^{[2]})$