课程链接: https://www.coursera.org/learn/custom-models-layers-loss-functions-with-tensorflow
在人工智能领域，掌握深度学习模型的定制化能力是提升模型性能的关键。Coursera上的《Custom Models, Layers, and Loss Functions with TensorFlow》课程，正是帮助你实现这一目标的理想选择。课程内容丰富，涵盖了从API的比较到自定义损失函数、层、模型以及训练过程中的高级技巧。
首先，课程深入讲解了Functional API与Sequential API的区别，让你了解如何利用Functional API设计更复杂的多输出模型，例如著名的Siamese网络，为人脸识别、相似度检测等任务提供强大支持。其次，课程教你如何创建自定义损失函数，包括用于Siamese网络的对比损失，从而更好地引导模型学习。
此外，课程还涉及自定义层的开发，让你可以构建非标准层以满足特殊需求。通过扩展TensorFlow的Model类，课程也指导你实现自己的ResNet模型，增强模型的表达能力。最后，课程中的回调函数部分，让你学会在训练过程中实现自定义行为，比如检测过拟合提前停止训练。
这门课程内容实用，适合有一定TensorFlow基础的开发者提升技能，也非常适合希望深入理解模型内部机制的研究人员。强烈推荐给希望打造个性化、高性能深度学习模型的你！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/custom-models-layers-loss-functions-with-tensorflow