第21章 《Startle Bundle》结束总结
1 本书总结
纵观《Startle Bundle》本书，我们学习了：
l 图像分类基础；
l 配置深度学习环境；
l 构建第一个图像分类器；
l 学习参数化学习；
l 学习基本的SGD和正则化技术；
l 研究神经网络；
l 掌握CNNs的基础；
l 训练第一个CNN；
l 探索更高级架构，包括LeNet和VGGNet；
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l 学习如何画出过拟合、欠拟合；
l 应用预训练CNNs模型预测自己的图片；
此时，你对机器学习、神经网络和应用到计算机视觉的深度学习基础有了很强的理解，但是，学习之路才刚刚开始……
2 下一步学习
《Startle Bundle》仅仅是开胃菜，本书帮助你理解CNNs的基础，以及使用从头开始的示例帮助你理解深度学习的实际应用。
但是就像深度学习研究者发现更深入的研究将获得更精确的网络，作者建议你继续深入研究深度学习，如果你想要：
l 理解更高级的训练技术；
l 利用迁移学习训练网络更快；
l 工作在大数据集上，太大以至于如何加载进内存；
l 使用网络集成提高分类精确度；
l 探索更高级架构如GoogLeNet和ResNet；
l 学习深度梦境和学习风格？？？
l 学习GANs
l 在ImageNet数据集上从头训练最新的架构，如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和SqueezeNetZ…
之后，建议你不要停止在这里，继续深入研究深度学习。
那么，现在我们就进入《Practitioner Bundle》的学习了！