第三周：天气识别 | 365天深度学习训练营

📌 第三周：天气识别

• 难度：夯实基础
• 语言：Python3、TensorFlow2
• 时间：8月8-8月12日

🍺 要求：

1. 本地读取并加载数据。
2. 测试集accuracy到达91%

🍻 拔高（可选）：

1. 如何解决过拟合问题？
2. 测试集accuracy到达93%
3. 调用模型识别一张本地图片

数据获取方式：公众号（K同学啊）回复：DL+5

参考文章：🔗深度学习100例-卷积神经网络（CNN）天气识别 | 第5天（训练营内免费）

📍 优秀作品：

• Ds：天气识别
• 累土：深度学习实践-天气识别
• 爱挠静香下巴：深度学习-CNN天气识别

🍖 精选答疑：

• 问题：如何理解.shuffle()中的buffer_size？
  • 解答：逐步的打乱所有数据，应该不单单是前buffer_size个，因为每次从buffer_size抽走一个之后，应该会从原始数据集中取第buffer_size+1放入buffer_size进行补充，参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42417456

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