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TensorFlow计算机视觉原理与实战（9787302579687/089128-01）
第27课时： 7.3.3_resnet网络
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课时列表
第2课时： 1.4.1_Windows7下配置CPU版本TensorFlow
第3课时： 4.2.1_sigmoid函数
第4课时： 4.2.2_softmax函数
第5课时： 4.2.3_tanh函数
第6课时： 4.2.4_relu函数
第7课时： 4.2.5_leaky_relu函数
第8课时： 4.2.6_prelu函数
第9课时： 4.2.7_rrelu函数
第10课时： 4.2.8_relu6函数
第11课时： 4.2.9_elu函数
第12课时： 4.2.10_swish函数
第13课时： 4.2.11_mish函数
第14课时： 4.3.1.1_mse损失
第15课时： 4.3.1.2_mae损失
第16课时： 4.3.1.3_huber损失
第17课时： 4.3.2.1_softmax_ce损失
第18课时： 4.4.1.1_min_max归一化方法
第19课时： 4.4.2.1_z_score标准化方法
第20课时： 4.4.2.2_bn标准化方法
第21课时： 4.4.2.3_ln标准化方法
第22课时： 4.4.2.4_in标准化方法
第23课时： 4.4.2.5_gn标准化方法
第24课时： 4.6_技巧
第25课时： 7.3.1_vgg网络
第26课时： 7.3.2_googlenet网络
第27课时： 7.3.3_resnet网络
第28课时： 7.3.4_densenet网络
第29课时： 7.3.8_senet网络
第30课时： 7.3.9_sknet网络
第31课时： 7.3.10_resnest网络
第1课时： 本书源代码
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