1 Saatte TensorFlow ile Görüntü Sınıflandırma | ANN - CNN - Transfer Learning

Bu videoda farklı bir konsept izledim ve modelleri videoyu çekerken yazdım, açıklamalarda bulundum. Doğaçlama bir video oldu.
Notebook Linki: github.com/Fri...
Dataset Linki: www.kaggle.com...
Mail: [e-mail]
LinkedIn: / kaanbicakci
GitHub: github.com/Fri...
00:00 Giriş ve Dataset Tanımı
4:29 ANN Modeli
7:18 Softmax vs Sigmoid
8:51 ANN Modeli İnceleme
9:45 Loss ve Optimizer Seçimi
13:00 ANN Model Sonuçları
13:42 Basit CNN Modeli
14:51 Rescaling Layer Çıktıları
17:16 Flatten ve GlobalPoolingin Parametre Sayısına Etkisi
19:49 Hatalı Model Gösterimi
20:13 from_logits = True
21:28 Required Broadcastable Shapes Hatası
21:45 Hatalı Modelinin Düzeltilmesi
22:14 Basit CNN Sonuçları Yorum
22:56 Residual CNN Anlatımı
26:45 Residual CNN Yazımı
28:37 Swish Aktivasyonu
30:00 Residual Block
32:30 Downsampling Block
34:00 Residual CNN'i Functional API ile Oluşturmak
36:52 Residual CNN'i Görselleştirip Açıklama Yapmak
40:52 Residual CNN Eğitimi
44:33 Residual CNN Sonuçları
48:00 Transfer Learning
50:45 DenseNet121 ve Parametre Açıklamaları
55:53 Transfer Learning Modeli Yazımı
59:58 ImageNet'i Başlangıç Noktası Olarak Kullanmak
01:01:23 TL Modeli Eğitim ve Sonuçlar
01:03:09 Kapanış