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原文中文，约800字，阅读约需2分钟。
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内容提要
《TensorFlow中的卷积神经网络》是deeplearning.ai的新课程，由Laurence Moroney授课，分为四周，内容涵盖基础卷积神经网络、数据增强、迁移学习和多分类问题。课程适合对卷积神经网络有一定了解的用户，但对TensorFlow基础较差的用户缺乏详细说明。
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关键要点
- 《TensorFlow中的卷积神经网络》是deeplearning.ai的新课程，由Laurence Moroney授课。
- 课程分为四周，内容涵盖基础卷积神经网络、数据增强、迁移学习和多分类问题。
- 第一周使用Cats v Dogs数据集搭建基础卷积神经网络，讲解CNN特点和训练过程。
- 第二周重点在数据增强，讨论如何使用TensorFlow进行数据增强以避免过拟合。
- 第三周涉及迁移学习，使用Inception模型并引入Dropout方法。
- 第四周综合运用前面三周的知识，使用石头剪刀布手势分类的数据集。
- 课程内容总体不错，但对TensorFlow基础较差的用户缺乏详细说明，定位不够进阶。
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