吴恩达深度学习课程：卷积神经网络 - 第一周作业资源
简介
本资源文件是吴恩达深度学习课程第四部分“卷积神经网络”第一周的课后编程作业。通过实际编程练习，旨在帮助学习者深入理解卷积神经网络的基础概念和应用。
内容概述
卷积神经网络基础
- 掌握卷积神经网络的架构和运作原理
- 理解卷积层、池化层和全连接层
- 构建卷积神经网络模型
图像处理
- 预处理图像数据，提取图像特征
- 利用卷积神经网络优化图像处理过程
模型训练与评估
- 实现卷积神经网络的训练算法
- 评估模型性能并进行优化
- 掌握提升模型精度的技术
使用指南
- 环境配置：安装所需的深度学习框架和依赖库。
- 资源获取：下载本资源文件中的代码。
- 作业执行：按照给定的说明进行编程和运行。
- 结果提交：提交代码和作业报告。
参考资料
- 吴恩达深度学习课程：卷积神经网络
- 深度学习教材和在线资源
注意事项
- 以坚实的理论基础作为作业完成前提（参考课程视频和讲义）。
- 善用参考资料，解决作业中遇到的挑战。
拓展学习
卷积神经网络拓展
- 探索不同架构，如 VGGNet、ResNet
- 利用图像增强技术提高卷积神经网络性能
深度学习拓展
- 学习循环神经网络（RNN）和变压器模型
- 了解深度学习在其他领域的应用