内容简介
《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，然后从Caffe深度学习框架为切入点，介绍了Caffe的安装、配置、编译和接口等运行环境，剖析Caffe网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver方法。通过LeNet网络模型的Mnist手写实例介绍其样本训练和识别过程，进一步详细解读了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese和SqueezeNet网络模型，并给出了这些模型基于Caffe的训练实战方法。然后，《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和SSD，并进行目标定位Caffe实战。《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》的最后，从著名的Kaggle网站引入了两个经典的实战项目，并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe训练策略实践，以求带给读者从问题提出到利用Caffe求解的完整工程经历，从而使读者能尽快掌握Caffe框架的使用技巧和实战经验。
针对Caffe和深度学习领域的初学者，《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》是一本不可多得的参考资料。《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》的内容既有易懂的理论背景，又有丰富的应用实践，是深度学习初学者的指导手册，也可作为深度学习相关领域工程师和爱好者的参考用书。
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