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大数据深度学习框架Caffe使用案例视频课程(附代码) 12课

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金币3418  第464名

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发表于 2019-3-21 15:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程介绍:

深度学习框架caffe入门,详解网络配置中每一个层的结构和参数项,对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两种最常用的数据源LMDB和HDF5格式。课程涉及许多caffe框架的小技巧如绘制网络图和loss曲线,自定义python层等。希望大家通过学习可以熟练使用caffe去训练网络完成各自的任务。

课程目标:

快速上手深度学习框架,解答同学们实践过程中问题。

适用人群:

深度学习爱好者,caffe使用者

课程目录:

1 caffe框架视频课程01 深度学习框架caffe简介
  课程介绍
2 caffe框架视频课程02 网络配置-数据层详解
  课程大纲
3 caffe框架视频课程03 网络配置-各计算层详解
  学习资料
4 caffe框架视频课程04 solver超参数配置文件
  学员评价
5 caffe框架视频课程05 制作LMDB数据源训练分类网络
  深度学习框架caffe背景简介,整体流程,课程风格。
6 caffe框架视频课程06 多label问题之HDF5数据源
  详解网络配置文件中数据层规范写法以及每一个参数所表达的意义。
7 caffe框架视频课程07 使用命令行训练网络
  卷积层结构,参数意义以及网络中其他所有层的参数结构详解。
8 caffe框架视频课程08 使用python定义自己的层
  详解solver文件中每一个参数的意义和选择标准。
9 caffe框架视频课程09 绘制网络结构图
  实例演示如何根据caffe要求制作LMDB数据源,详解脚本文件每一行命令,并应用于训练网络。
10 caffe框架视频课程10 生成网络配置文件
  实例演示如何根据caffe的要求制作HDF5数据源,逐行代码进行分析。
11 caffe框架视频课程11 对训练的网络模型绘制LOSS曲线
  使用命令行完成网络训练,命令行参数详解,实例演示。
12 caffe框架视频课程12 对训练结果进行分类任务
  使用python代码自定义层次结构,并完成相应的计算操作。




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