十、使用 Keras 搭建人工神经网络 鸟类启发人类飞翔，东洋参启发了魔术贴的发明，大自然启发人类实现了无数发明创造。通过研究大脑来制造智能机器，也符合这个逻辑。人工神经网络（ANN）就是沿着这条逻辑诞生的：人工神经网络是受大脑中的生物神经元启发而来的机器学习模型。但是，虽然飞机是受鸟儿启发而来的，飞机却不用挥动翅膀。相似的，人工神经网络和生物神经元网络也是具有不同点的。一些研究者甚至认为...

十一、训练深度神经网络 第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层或更多，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单，可能碰到下面这些问题： 你将面临棘手的梯度消失问题（或相关...

十二、使用 TensorFlow 自定义模型并训练 目前为止，我们只是使用了 TensorFlow 的高级 API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、丢弃和学习率调度。事实上，你在实际案例中 95% 碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，...