课程主页: https://www.coursera.org/learn/custom-models-layers-loss-functions-with-tensorflow
在当今的深度学习领域，能够灵活使用TensorFlow自定义模型、层和损失函数对研究和应用至关重要。Coursera上的”Custom Models, Layers, and Loss Functions with TensorFlow”课程正是这样一门帮助学习者掌握这一技能的课程。
课程的学习内容非常丰富。首先，它介绍了**Functional API**与**Sequential API**的比较。通过直观的例子，学习者可以更好地理解这两种API的异同，并了解到Functional API在模型设计上提供的额外灵活性。重要的是，你将有机会实践构建一个Siamese网络，这对于相似性学习尤为重要。
接下来，课程将重点放在如何构建自定义损失函数上，这对于衡量模型的表现和帮助神经网络从训练数据中学习是极其重要的。学习者将掌握如何实现如对比损失函数等自定义损失函数，以便在Siamese网络中使用。
而最为出色的部分是，课程将教导你如何基于现有标准层构建自定义层，这为实现一些非标准层的模型提供了更多可能性。
此外，课程还重点介绍了如何扩展TensorFlow模型类来构建ResNet模型，这意味着你不仅仅是学习如何使用工具，而是学习如何创造性地使用这些工具以实现自己的想法或解决实际问题。
最后，课程还包括**Bonus Content**，讲解了自定义回调的重要性，学习如何在训练过程中通过自定义回调来监控模型表现并防止过拟合。
总之，这门课程对于希望在TensorFlow中深入理解和应用自定义功能的学习者来说，提供了很好的理论与实践结合的机会。无论你是深度学习的初学者，还是希望进一步提升自己技能的开发者，这门课程都是值得推荐的。通过系统学习，你将能够更灵活地创建适合自己需求的深度学习模型！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/custom-models-layers-loss-functions-with-tensorflow