TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，可用于各种深度学习任务。在本教程中，我们将深入探讨如何使用TensorFlow创建一个图像分类应用，用于将图像分类为不同的物体类别。

这是我的第275篇

深入Keras：从基础到实战的Python深度学习进阶指南

在深度学习的快速发展浪潮中，Keras以其简洁易用的特性成为众多开发者的首选工具。作为一个开源的Python深度学习库，Keras不仅提供了高效的API，还具备高度模块化和可扩展的特点，无论是深度学习新手入门，还是专业开发者进行快速实验与开发，Keras都能轻松胜任。本教程将深入讲解Keras的核心功能，并结合丰富的实战案例，帮助读者全面掌握Keras的应用技巧。

史上最简单的口罩检测与识别

今天我们来研究下卷积神经网络识别口罩

一、优化器

想象一下，你站在一个山谷中，需要找到到达山顶的最佳路线。优化器就如同山地导航器一样，帮助深度学习模型找到能使损失函数达到最小值的参数。有多种优化器可以选择，例如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp等。它们各有优劣，选择哪种优化器需要根据具体任务和数据来决定。

前言

GAN（生成对抗网络）是深度学习中非常引人注目的算法之一，它由Ian Goodfellow等人于2014年提出。GAN算法在图像生成、风格转换、数据增强等领域取得了显著的成就。本博客将带您从入门到精通，逐步介绍GAN算法的原理和实现，并附带示例代码帮助您更好地理解和应用GAN。

这是我的第297篇

介绍

在2016年的一个研讨会上，杨立昆称生成式对抗网络为“

一、卷积神经网络

想象一下，你的大脑在看到一只猫时，首先捕捉到的可能是它的颜色、形状、纹理等基本特征，然后通过这些基本特征进一步理解它的部分如耳朵、眼睛、鼻子等，最后才能判断出这是一只猫。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的运作原理与此类似，它是一种深度学习模型，主要用于处理图像数据，通过逐层提取图像的局部特征，从而理解图像的全局信息。

Sequential 序贯模型

　　序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。

　　Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。

我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数，来创建一个Sequential模型。

from keras.models import Sequential