10分钟带你打开深度学习大门，代码已开源
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准确率表格中，每一行是一个手势类别的准确率值；矩阵中，手势X的行和手势Y的列确定的单元格代表实际是手势X，被算法认为是手势Y的图像数量，这样的矩阵我们叫做“混淆矩阵”，因为它展现了算法对于两两手势容易搞混的程度。 可以看到，因为我们的模型还没有进行训练，所以算法认为所有输入图像中的手势都是“剪刀”，它还很懵懂。 那么就开始训练它吧！点击“Train Your Simple Model（训练简单模型）”！TensorFlow Visor面板中出现了“Model Training（模型训练）”一栏，展示了训练中实时的准确率（Accuracy）和损失（Loss）值，正常情况下，我们应该可以看到随着训练的进行，准确率不断上升，而损失不断下降。训练在12个epoch（60个batch）后停止。 
△TensorFlow Visor界面中展示的训练进程 训练结束后，点击“Check Model After Training（查看训练后模型结果）”。在原来的准确率表格和混淆矩阵下方出现了训练后模型的准确率（Trained Accuracy）和混淆矩阵（Trained Confusion Matrix）。 Amazing！训练后，模型在验证数据上对于三种手势的识别准确率都超过了95%，混淆矩阵也是健康的（对角线深，其余浅）。 
△TensorFlow Visor界面中展示的训练后模型效果 你也许会想，“高级的东西总比简单的东西好吧？高级模型效果一定更好。” 其实这是一个常见的误区。 如果你选择“Create Advance Model（创建高级模型）”，重复上述操作，会发现高级模型不仅训练时间更长，效果也不如简单模型那么好。 更进一步，高级模型如果训练时间过长，会出现过拟合（overfitting）的情况。 过拟合是指，模型太注重完美拟合训练数据，导致其虽然在训练数据上的表现极佳，但是对于训练数据之外它没有见过的数据效果较差，或者我们也会说模型此时的泛化（generalize）能力较差。 模型测试 既然已经有了一个表现很不错的简单模型，那么让我们立刻将它投入使用吧！ 点击“Launch Webcam（打开摄像头）”，对准一面白墙，对着摄像头做出不同的手势，应用会定时捕捉视频图像，通过训练好的模型算法，告诉你当前手势属于三种类别的概率，是不是很酷炫呢？ 
△使用已训练模型识别视频中的手势 Done！ 至此，你已经在完全在浏览器中训练了一个用于手势分类的深度学习模型，通过一些指标验证了它的有效性，并且在现实情境中对它进行了测试。 尽管这些步骤很简单，但你了解它们在做什么——欢迎来到深度学习的世界！ 传送门 源代码仓库： https://github.com/GantMan/rps_tfjs_demo Demo页面： https://rps-tfjs.netlify.com/
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