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图像处理，深度学习小学僧
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要解释这三者之间的关系和应用，最简单的方法就是画一个同心圆，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界
而且不可否认NLP的很多知识肯定是跟CV相通的，类似于两个领域的机器学习底层是共享的，上层的application有所区别，这时关注的重点应该在CV的主流方法和主流工具框架上，把它嵌入到你的知识底座上面去。
最后只放入两张图片，发现模型拟合的仍然不够好。想到了应该处在最原始的图片标签与损失函数上，检查了图片标签发现都能对应上，最后看损失函数发现softmax_cross_entropy_with_logits损失函数算40维向量之间的损失的实际意义是计算40个
为Session类增加自动分批训练模型的功能, 使框架更好用。新增缓解过拟合的算法: L2正则化, 随机丢弃。增加Dataset类负责管理数据集, 自动对数据分批。在Session类中增加fit方法, 从Dataset得到数据, 使用事件机制告诉外界训练情
仿照数据集读取文件flowers.py增加了自己的文件normal.py；然后使用项目的教程，一步步的进行fine-tuning，直到准确率到了百分之九十以上，停止训练。但是这个时候在导出模型的时候遇到了坑。Saves out a GraphDef con
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