圖像識別模型學習筆記 ：

由於我想做的是人機對話產品，對這塊的知識我沒深入學習，只是按照視頻中把代碼跑通了，也沒去查具體API很多參數用法，我感覺視頻中只要簡要講了講如何把這些模型用起來，但是如何用的更好，解決實際工作問題，比如說用RESNET來識別蘋果，哪些蘋果是大的表面光滑沒有斑點，哪些蘋果是有斑點個點也比較小，甚至識別出有可能是壞的，向這樣的案例就需要大家自已去查資料學習了。
在跑代碼的過程中個人認爲大家需要注意以下兩點：
下載的模型一定要和代碼相配備，否則會直接報錯，跑不通代碼的。
可以自已用圖片去替換例子中的圖片，去看看是什麼效果，比較下不同圖片有什麼不同。
學到這我算是把《深度學習之實戰tensorflow入門》給學玩了，大概花了有半個多月時間，準確說應該是10天吧中間有幾天過年，沒怎麼學，一路學習下來沒感覺到有什麼難點。
對於課程有個改進建議，如果能使用Mnist模型識別一張手寫數字圖片，而不是模型中自帶的圖片，或許能有更好的學習效果，比如說一開始模型識別不出這張圖片，通過調參，學習，比如說使用不同的激函數、優化方法，不同網絡層等等就會讓童鞋們更有成就感。