2021-12-15 21:23:03

docs/dl-keras/SUMMARY.md

 +   [Machine Learning Mastery Keras 深度学习教程](README.md)
 +   [Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期](5-step-life-cycle-neural-network-models-keras.md)
-+   [在 Python 迷你课程中应用深度学习](applied-deep-learning-in-python-mini-course.md)
++   [Python 迷你课程中的应用深度学习](applied-deep-learning-in-python-mini-course.md)
 +   [Keras 深度学习库的二分类教程](binary-classification-tutorial-with-the-keras-deep-learning-library.md)
 +   [如何用 Keras 构建多层感知器神经网络模型](build-multi-layer-perceptron-neural-network-models-keras.md)
 +   [如何在 Keras 中检查深度学习模型](check-point-deep-learning-models-keras.md)
 +   [10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍](command-line-recipes-deep-learning-amazon-web-services.md)
 +   [机器学习卷积神经网络的速成课程](crash-course-convolutional-neural-networks.md)
-+   [如何在 Python 中使用 Keras 进行深度学习的度量](custom-metrics-deep-learning-keras-python.md)
++   [如何在 Python 和 Keras 中对深度学习使用度量](custom-metrics-deep-learning-keras-python.md)
 +   [深度学习书籍](deep-learning-books.md)
 +   [深度学习课程](deep-learning-courses.md)
 +   [你所知道的深度学习是一种谎言](deep-learning-for-developers.md)
-+   [如何设置 Amazon AWS EC2 GPU 以训练 Keras 深度学习模型（分步）](develop-evaluate-large-deep-learning-models-keras-amazon-web-services.md)
-+   [神经网络中批量和迭代之间的区别是什么？](difference-between-a-batch-and-an-epoch.md)
-+   [在 Keras 展示深度学习模型训练历史](display-deep-learning-model-training-history-in-keras.md)
-+   [基于 Keras 的深度学习模型中的dropout正则化](dropout-regularization-deep-learning-models-keras.md)
++   [如何设置 Amazon AWS EC2 GPU 来训练 Keras 深度学习模型（分步）](develop-evaluate-large-deep-learning-models-keras-amazon-web-services.md)
++   [神经网络中批量和周期之间的区别是什么？](difference-between-a-batch-and-an-epoch.md)
++   [在 Keras 中展示深度学习模型训练历史](display-deep-learning-model-training-history-in-keras.md)
++   [Keras 深度学习模型中的丢弃正则化](dropout-regularization-deep-learning-models-keras.md)
 +   [评估 Keras 中深度学习模型的表现](evaluate-performance-deep-learning-models-keras.md)
-+   [如何评价深度学习模型的技巧](evaluate-skill-deep-learning-models.md)
++   [如何评估深度学习模型的表现](evaluate-skill-deep-learning-models.md)
 +   [小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小](gentle-introduction-mini-batch-gradient-descent-configure-batch-size.md)
-+   [在 Keras 中获得深度学习帮助的 9 种方法](get-help-with-keras.md)
-+   [如何使用 Keras 在 Python 中网格搜索深度学习模型的超参数](grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras.md)
-+   [用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别](handwritten-digit-recognition-using-convolutional-neural-networks-python-keras.md)
++   [在 Keras 深度学习中获得帮助的 9 种方法](get-help-with-keras.md)
++   [如何使用 Python 和 Keras 网格搜索深度学习模型的超参数](grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras.md)
++   [使用 Python 和 Keras 将卷积神经网络用于手写数字识别](handwritten-digit-recognition-using-convolutional-neural-networks-python-keras.md)
 +   [如何用 Keras 做出预测](how-to-make-classification-and-regression-predictions-for-deep-learning-models-in-keras.md)
-+   [用 Keras 进行深度学习的图像增强](image-augmentation-deep-learning-keras.md)
++   [将 Keras 用于深度学习的图像增强](image-augmentation-deep-learning-keras.md)
 +   [8 个深度学习的鼓舞人心的应用](inspirational-applications-deep-learning.md)
 +   [Python 深度学习库 Keras 简介](introduction-python-deep-learning-library-keras.md)
 +   [Python 深度学习库 TensorFlow 简介](introduction-python-deep-learning-library-tensorflow.md)
 +   [Python 深度学习库 Theano 简介](introduction-python-deep-learning-library-theano.md)
-+   [如何使用 Keras 函数式 API 进行深度学习](keras-functional-api-deep-learning.md)
++   [如何将 Keras 函数式 API 用于深度学习](keras-functional-api-deep-learning.md)
 +   [Keras 深度学习库的多分类教程](multi-class-classification-tutorial-keras-deep-learning-library.md)
 +   [多层感知器神经网络速成课程](neural-networks-crash-course.md)
-+   [基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别](object-recognition-convolutional-neural-networks-keras-deep-learning-library.md)
++   [Keras 深度学习库中基于卷积神经网络的的目标识别](object-recognition-convolutional-neural-networks-keras-deep-learning-library.md)
 +   [流行的深度学习库](popular-deep-learning-libraries.md)
-+   [用深度学习预测电影评论的情感](predict-sentiment-movie-reviews-using-deep-learning.md)
++   [使用深度学习预测电影评论的情感](predict-sentiment-movie-reviews-using-deep-learning.md)
 +   [Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程](regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python.md)
 +   [如何使用 Keras 获得可重现的结果](reproducible-results-neural-networks-keras.md)
 +   [如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验](run-deep-learning-experiments-linux-server.md)
 +   [保存并加载您的 Keras 深度学习模型](save-load-keras-deep-learning-models.md)
-+   [用 Keras 逐步开发 Python 中的第一个神经网络](tutorial-first-neural-network-python-keras.md)
-+   [用 Keras 理解 Python 中的有状态 LSTM 循环神经网络](understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras.md)
-+   [在 Python 中使用 Keras 深度学习模型和 Scikit-Learn](use-keras-deep-learning-models-scikit-learn-python.md)
-+   [如何使用预训练的 VGG 模型对照片中的物体进行分类](use-pre-trained-vgg-model-classify-objects-photographs.md)
++   [使用 Python 和 Keras 逐步开发第一个神经网络](tutorial-first-neural-network-python-keras.md)
++   [使用 Python 和 Keras 理解有状态 LSTM 循环神经网络](understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras.md)
++   [将 Keras 深度学习模型和 Python Scikit-Learn 一起使用](use-keras-deep-learning-models-scikit-learn-python.md)
++   [如何使用预训练的 VGG 模型分类照片中的物体](use-pre-trained-vgg-model-classify-objects-photographs.md)
 +   [在 Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度](using-learning-rate-schedules-deep-learning-models-python-keras.md)
 +   [如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型](visualize-deep-learning-neural-network-model-keras.md)
 +   [什么是深度学习？](what-is-deep-learning.md)
 +   [何时使用 MLP，CNN 和 RNN 神经网络](when-to-use-mlp-cnn-and-rnn-neural-networks.md)
-+   [为什么用随机权重初始化神经网络？](why-initialize-a-neural-network-with-random-weights.md)
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++   [神经网络的权重为什么要随机初始化？](why-initialize-a-neural-network-with-random-weights.md)