卷积神经网络应用：基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术
本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。根据像素间交叉熵损失的定义，我们在简化的场景下进行了模型的训练，并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场（CRFs）来解决分割结果粗糙的问题，并取得了很好的效果。本文中的代码注释详细、功能完善，也便于读者阅读。
准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的？
我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型，并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中，我将演示如何创建一个深度学习架构，这个架构在交通标志测试集上的识别准确率达到了98％。
卷积神经网络实战（可视化部分）——使用keras识别猫咪
在近些年，深度学习领域的卷积神经网络（CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说，CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想，要是能将神经网络的过程分解，看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好！这也就是这篇博客存在的意义。
