tensorflow2.0基础知识北大课程笔记（一）
北大Tensorflow2.0课程
损失函数
梯度下降
反向传播
张量
numpy到Tensor
随机数生成
ex
常用函数
axis
神经网络实现
预备知识，常用函数
**函数
损失函数与交叉熵结合
欠拟合和过拟合
L1和L2正则化
ex
神经网络参数优化器（优化更新参数）
优化器SGD
SGDM优化器
Adagrad优化器
RMSProp优化器
Adam
使用keras搭建神经网络(第三章内容)
用Tensorflow API：tf.keras搭建网络八股
Sequential
compile
fit
用class搭建跳连的非顺序网络结构