深度学习框架Caffe入门课程

jekey100 · 发表于 2019-4-28 11:08

〖课程介绍〗:
      适用人群:
            深度学习领域,图像识别领域,深度学习爱好者. F# J) d( y9 _
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      课程概述:
            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。
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〖课程目录〗:0 ]5 M' z7 z% t7 }
      课时1深度学习框架caffe简介11:15; r# z3 n  Z9 _9 j/ x2 o8 W4 o- k
      课时2网络配置-数据层详解18:14; {; d* P: U0 I3 z2 c% D5 e3 m
      课时3网络配置-各计算层详解25:36( w, d9 s% g1 D4 o" e/ o' Y
      课时4solver超参数配置文件19:55, h3 G( S& i  g% s% q
      课时5制作LMDB数据源训练分类网络31:59+ f- ^: d, R$ F- F0 P/ w
      课时6多label问题之HDF5数据源21:33& U) d9 e4 D1 q% S; ^( a8 {( B/ |
      课时7使用命令行训练网络12:58
      课时8使用python定义自己的层19:55
      课时9绘制网络结构图12:43
      课时10生成网络配置文件10:21
      课时11对训练的网络模型绘制LOSS曲线11:59
      课时12对训练结果进行分类任务19:34

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