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本書首先介紹了深度學習相關的理論和主流的深度學習框架，然後從Caffe 深度學習框架為切入點，介紹了Caffe 的安裝、配置、編譯和介面等運行環境，剖析Caffe 網路模型的構成要素和常用的層類型和Solver 方法。通過LeNet 網路模型的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 網路模型，並給出了這些模型基於Caffe 的訓練實戰方法。然後，本書解讀了利用深度學習進行目標定位的經典網路模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN 和SSD，並進行目標定位Caffe 實戰。本書的最後，從著名的Kaggle 網站引入了兩個經典的實戰項目，並進行了有針對性的原始資料分析、網路模型設計和Caffe 訓練策略實踐，以求帶給讀者從問題提出到利用Caffe 求解的完整工程經歷，從而使讀者能儘快掌握Caffe 框架的使用技巧和實戰經驗。針對Caffe 和深度學習領域的初學者，本書是一本不可多得的參考資料。本書的內容既有易懂的理論背景，又有豐富的應用實踐，是深度學習初學者的指導手冊，也可作為深度學習相關領域工程師和愛好者的參考用書。
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