深度學習 : Caffe之經(jīng)典模

《深度學習——Caffe之經(jīng)典模型詳解與實戰(zhàn)》首先介紹了深度學習相關(guān)的理論和主流的深度學習框架，然后從Caffe深度學習框架為切入點，介紹了Caffe的安裝、配置、編譯和接口等運行環(huán)境，剖析Caffe網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)成要素和常用的層類型和Solver方法。通過LeNet網(wǎng)絡(luò)模型的Mnist手寫實例介紹其樣本訓練和識別過程，進一步詳細解讀了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese和SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)模型，并給出了這些模型基于Caffe的訓練實戰(zhàn)方法。然后，《深度學習——Caffe之經(jīng)典模型詳解與實戰(zhàn)》解讀了利用深度學習進行目標定位的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和SSD，并進行目標定位Caffe實戰(zhàn)?！渡疃葘W習——Caffe之經(jīng)典模型詳解與實戰(zhàn)》的最后，從著名的Kaggle網(wǎng)站引入...

《深度學習——Caffe之經(jīng)典模型詳解與實戰(zhàn)》首先介紹了深度學習相關(guān)的理論和主流的深度學習框架，然后從Caffe深度學習框架為切入點，介紹了Caffe的安裝、配置、編譯和接口等運行環(huán)境，剖析Caffe網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)成要素和常用的層類型和Solver方法。通過LeNet網(wǎng)絡(luò)模型的Mnist手寫實例介紹其樣本訓練和識別過程，進一步詳細解讀了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese和SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)模型，并給出了這些模型基于Caffe的訓練實戰(zhàn)方法。然后，《深度學習——Caffe之經(jīng)典模型詳解與實戰(zhàn)》解讀了利用深度學習進行目標定位的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和SSD，并進行目標定位Caffe實戰(zhàn)。《深度學習——Caffe之經(jīng)典模型詳解與實戰(zhàn)》的最后，從著名的Kaggle網(wǎng)站引入了兩個經(jīng)典的實戰(zhàn)項目，并進行了有針對性的原始數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計和Caffe訓練策略實踐，以求帶給讀者從問題提出到利用Caffe求解的完整工程經(jīng)歷，從而使讀者能盡快掌握Caffe框架的使用技巧和實戰(zhàn)經(jīng)驗。

針對Caffe和深度學習領(lǐng)域的初學者，《深度學習——Caffe之經(jīng)典模型詳解與實戰(zhàn)》是一本不可多得的參考資料?！渡疃葘W習——Caffe之經(jīng)典模型詳解與實戰(zhàn)》的內(nèi)容既有易懂的理論背景，又有豐富的應(yīng)用實踐，是深度學習初學者的指導(dǎo)手冊，也可作為深度學習相關(guān)領(lǐng)域工程師和愛好者的參考用書。

樂毅：計算機專業(yè)碩士，現(xiàn)任職于某數(shù)據(jù)通信公司，高級系統(tǒng)工程師。負責公司深度學習技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用及相關(guān)項目，對深度學習及大數(shù)據(jù)深度挖掘具有濃厚的興趣。擅長Caffe等深度學習框架及網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用。王斌：通信與信息系統(tǒng)碩士，現(xiàn)任職于某數(shù)據(jù)通信公司，高級系統(tǒng)工程師。多年致力于深度學習技術(shù)的前沿研究與應(yīng)用，對Caffe等深度學習框架在圖像識別領(lǐng)域有深刻理解，承擔公司多項與機器學習相關(guān)的研究工作。