• 运行所有的模型
• 测验测验不合的超参数
• 测试一个不合的 CNN 构架
• 添加双向 LSTM 模型
• 用不合的数据集来实现模型 

• 应用响应的语法创建一个靠得住的随机应用法度榜样或网页生成器。
• 大年夜草图到应用模型的数据。将应用法度榜样或网页截图主动转换为草图，并应用 GAN 创建不合类型的草图。
• 应用一个留意力层，可视化每个猜测在图像上的核心，类似于这个模型。
• 为模块化办法创建一个框架。比如，有字体的多个编码器模型，个一一个用于色彩，另一个用于排版，之后将这些编码器整合到一个解码器中。获得稳定的固体图像特点是一个好兆头。
• 为神经收集供给简单的 HTML 组件，并且教它应用 CSS 生成动画。

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本文标题：如何用深度学习将前端设计模型自动转换为代码？

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