深度学习#

作者: MinYao Ni & joyeewang & LuckyHFC

深度学习网络（Deep Learning Network，DLN）是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法， 它可以基于训练数据集，通过反向传播算法来训练网络， 从而到达学习数据特征，预测或分类新的输入数据的功能。从以下几个方面讲解了深度学习模块的相关内容：

  1. 简单ANN模型, 介绍了如何搭建一个简单的ANN简单模型，参考 搭建简单的ANN模型；

  2. 加载数据集，介绍了如何加载数据集，并对数据进行处理，参考 数据集定义与加载；

  3. 模型构建，介绍了如何构建深度学习模型，参考 模型构建；

  4. 运行模型，介绍了如何训练、评估和运行深度学习模型，参考 模型训练、评估与推理；

  5. 保存模型，介绍了如何保存和加载深度学习模型，参考 模型保存与加载；

  6. 参数冻结，介绍了参数冻结的使用场景，参考 参数冻结；

  7. 模型微调，介绍了如何使用预训练模型进行模型微调，参考 模型微调。

简单ANN模型
加载数据集
模型构建
运行模型
保存模型
参数冻结
模型微调

目录结构