深度学习机器学习算法构筑
案例介绍
研究了多种复杂的网络模型如DenseNet，ResNet，VGG 等，最终采用了bagging 的融合模型去进行分
类，正确率达到了90%，并且获得了前五的排名。
Python3 下使用面向对象编程（OO）不基于API（TensorFlow，skikit-learn）去搭建神经网络框架，
在框架下增加了多种激活函数, SGD, momentum, dropout, softmax and cross-entropy loss, mini-batch, batch
normalization, weight normalization, weight decay 等等。
深度学习机器学习算法构筑
案例介绍
使用TensorFlow 底层API 搭建CNN 模型，并加入多种优化算法（BatchNormalization，Dropout）；
研究了多种复杂的网络模型如DenseNet，ResNet，VGG 等，最终采用了bagging 的融合模型去进行分
类，正确率达到了90%，并且获得了前五的排名。
Python3 下使用面向对象编程（OO）不基于API（TensorFlow，skikit-learn）去搭建神经网络框架，
在框架下增加了多种激活函数, SGD, momentum, dropout, softmax and cross-entropy loss, mini-batch, batch
normalization, weight normalization, weight decay 等等。
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