图像识别基础第二课课程链接：本次课继续由陆老师进行讲解课程分为基础理论篇和实战理解篇：########################################################课前回顾 深度学习网络模型深度学习模型的三个组成部分：建立模型损失函数参数学习一个思考：全连接网络存在哪些不足？不足1：模型结构不够灵活。 对应的过于紧密且冗杂不足2：模型参数过多，这就导致了在运算能力

这里写自定义目录标题课前答疑客观题：第二课实践题开始上课：基于LSTM的电商评论情感倾向分析课程目标基本概念情感分析文本分类的通用步骤NLP数据处理通用流程词向量--》句子向量循环神经网络（RNN）用于处理序列信息实战演练#################################################课前答疑春雨老师讲作业：客观题：第一题: B 连续值第二题：人脸关键点检测是回归