預先訓練的模型中提取特徵的一種常見方法是使用模型的中間層。例如，如果使用卷積神經網絡 (CNN) 來預訓練圖像識別模型，則可以使用 CNN 的某些中間層（如卷積層或池化層）來提取圖像的特徵。 另外，您可以將整個預先訓練的模型看作是一個特徵提取器。 一種方法是將輸入數據丟入預先訓練的模型中，然後使用模型的最後一層輸出 (通常是分類層) 作為特徵。 最後，您還可以使用深度學習框架中內置的函數（如 Keras 中的 model.predict()）來提取特徵。 在使用預先訓練的模型提取特徵時，重要的是要注意模型是否符合您的任務，並且選擇適當的層和方法。

甚麼是二元分類器 二元分類 (binary classification) 是一種機器學習中常見的任務，其目的是從兩個不同類別中將每個數據樣本歸類為其中之一。這種分類方式只有兩個類別，因此其結果是二元的。例如，對於圖像分類問題，二元分類可能用於識別猫和狗的圖像，或者用於識別垃圾郵件和非垃圾郵件的電子郵件。 在二元分類中，我們通常使用一些算法來建立一個模型，如 logistic regression, decision tree, SVM, Random forest, neural network等 來預測每個輸入數據樣本屬於哪個類別。 當我們對新數據進行預測時，該模型將輸出預測類別 (0 或 1)。 在訓練階段，通常需要提供已經標註好類別的數據來訓練模型。並在測試階段使用該模型來預測新的數據的類別，並使用常見的度量指標來評估模型的效果如精確度, AUC-ROC, F1 score等 如果您需要分類多於兩個類別的數據，則需要使用多元分類…

殘差網路ResNet 殘差網路（Residual Network，簡稱 ResNet）是一種深度卷積神經網路，它被設計用來解決深度神經網路中的梯度消失問題。 在深度神經網路中，隨著層數的增加，梯度有可能會越來越小，導致模型無法有效地學習。殘差網路通過在每一層中引入一個「殘差块」來解決這個問題。殘差块包含兩個卷積層和一個殘差路徑，殘差路徑將輸入數據直接加到輸出數據上。這樣，當殘差块的輸出數據與輸入數據相加時，梯度就不會被消失。 這邊是別人的文章介紹: https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10264843?sc=hot 與Conv2D關鍵的不同 Conv2D就是一個提取圖片裡的特徵的方式，他是可以讓圖片也可以丟進Dense去找到共通特徵的一個關鍵，但是，Conv2D一定會需要與其他像是池化層、全連接層、輸出層等一起使用。 而殘差網路就是某個對ML非常熟的神人，所使用像是卷積層、池化層、連接層等，可有效降低梯度消失的問題的一個【已經建立好的模型】 例如: 以下為一個原始的TF模型的建立方式 ResNet使用範例 而使用ResNet非常的簡單，就使用別人已建立好的ResNet就可以了，以下範例中的 ResNet 使用了 20 個 ResidualBlock，每個 ResidualBlock 中使用了 64 個濾波器，卷積核大小為 3×3，步長為 2。…

TensorFlow認證計劃課程 以下為介紹網頁 https://www.tensorflow.org/certificate 在這個網頁當中，他們推薦了幾個課程 Udacity 的《TensorFlow 在深度學習中的應用簡介》課程 Coursera 的《DeepLearning.AI TensorFlow Developer 專業證書》 而我選擇了Udacity的課程(因為免費)，而且可以有中文字幕 必備知識 為了順利完成考試，應試者應該了解以下知識： 機器學習和深度學習的基本原則 在TensorFlow 2.x 中構建機器學習模型 使用深度神經網絡和卷積神經網絡構建圖像識別算法、對象檢測算法、文本識別算法 使用不同形狀和大小的真實圖像可視化圖像的捲積過程，了解計算機如何“觀察”信息、繪製損失和準確率圖 探索防止過擬合的策略，包括增強和丟棄策略 在TensorFlow 中使用神經網絡解決自然語言處理問題 認證考試使用的工具…

數據增強 數據增強（Data Augmentation）是一種在不增加真實數據的情況下，通過對現有數據進行變化來增加數據集大小的方法。 請參見: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image/ImageDataGenerator 常見的數據增強技術包括: 尺度變換: 對圖像進行放大或縮小。 旋轉: 對圖像進行旋轉。 平移: 對圖像進行平移。 剪裁: 對圖像進行剪裁。 翻轉: 對圖像進行水平或垂直翻轉。 調整亮度: 對圖像的亮度進行調整。 調整對比度: 對圖像的對比度進行調整。 通過使用這些技術，可以從現有的數據集中生成新的數據，以增加數據集的大小 使用數據增強的範例 – 使用ImageDataGenerator 以下為一個簡單範例…

神經元的權重與偏差 在神經網絡中，權重 (weight) 和偏差 (bias) 是模型的兩個重要參數。 權重 (weight) 指的是神經網絡中的輸入層和輸出層之間的連接強度。每個神經元都有一個權重矩陣，表示與該神經元相連的輸入張量的強度。輸入張量與輸出張量之間的權重越大，該神經元對輸出的貢獻就越大。 偏差 (bias) 指的是神經網絡中的偏移量。每個神經元都有一個偏差值，表示該神經元的輸出在不考慮輸入的情況下的預設值。偏差值可以控制神經網絡的輸出範圍，並且可以用於控制模型的準確性。 在訓練神經網絡模型時，通常會使用梯度下降法來調整權重和偏差的值，以使得模型的輸出與真實值的差異最小。 設定神經元的偏差值 在訓練神經網絡模型時，通常可以自己設定神經元的偏差值。 例如，在 TensorFlow 中可以使用以下方式創建一個帶有偏差的神經元: import tensorflow as tf # 創建一個帶有偏差的神經元 neuron…

什麼是自動求導機制 在 TensorFlow 中，有一種特殊的張量類型叫做梯度張量，可以用於計算模型的梯度。 TensorFlow 的梯度張量是一種特殊的張量，其中包含了模型中每個變量的梯度信息。梯度張量是 TensorFlow 的自動微分機制的基礎，可以通過 TensorFlow 的自動微分機制來計算模型的梯度。 使用方法介紹 使用 GradientTape 類的方法是: 在計算圖的上下文中創建一個 GradientTape 對象。 使用 GradientTape 對象的 watch 方法監視計算圖中的變量。 執行計算圖，並在計算圖中使用 TensorFlow 的運算符操作張量。…