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〖课程介绍〗:
% c% l" }; A9 s$ g 适用人群:
5 t4 M% L% E' `$ Y7 ]' N0 H1 @0 C% k8 b 深度学习领域,图像识别领域,深度学习爱好者. F# J) d( y9 _3 k; j; s$ x; K- Z
# e! `; ^$ }2 N8 p. I% O' e$ N" Z9 ]' T+ w( L8 q
课程概述:
$ a; ?: w, `( q 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。' W X( t2 _! E' o5 ?0 x
2 T, }' T3 T5 n7 s3 N4 c6 L/ k2 q" d! y# a
7 c9 [# C! @/ {: x" i1 k8 e! K7 M〖课程目录〗:0 ]5 M' z7 z% t7 }5 ]8 e4 X3 `5 e
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
0 v7 d C7 A! H( R 课时2网络配置-数据层详解18:14; {; d* P: U0 I3 z2 c% D5 e3 m: K6 A( v/ d Z( M9 U1 k
课时3网络配置-各计算层详解25:36( w, d9 s% g1 D4 o" e/ o' Y( r: k% G+ o/ |
课时4solver超参数配置文件19:55, h3 G( S& i g% s% q
/ U8 L7 o+ x, X4 W1 w! v 课时5制作LMDB数据源训练分类网络31:59+ f- ^: d, R$ F- F0 P/ w
4 q7 Z/ R8 b9 ], j; p i# T1 |% d 课时6多label问题之HDF5数据源21:33& U) d9 e4 D1 q% S; ^( a8 {( B/ |0 B! m9 R% m" i( `8 u7 K; B- C4 F
课时7使用命令行训练网络12:58
4 V& n0 ~7 `% N3 @2 `8 n 课时8使用python定义自己的层19:55
5 U: k1 O) Z) \0 B- G2 o 课时9绘制网络结构图12:43
) f2 U7 U9 g5 h1 H3 l, F1 z9 } 课时10生成网络配置文件10:217 k; D) t7 T" v* G
课时11对训练的网络模型绘制LOSS曲线11:59% P T& A" s# D! j) p d9 } d1 I
课时12对训练结果进行分类任务19:34
7 ?0 J# O9 c7 Z( U9 J2 B$ T' G3 {0 h; L: X$ d5 ~: M# F0 E4 ^
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见1 M! n9 ~; Y7 H2 C
2 Y0 F1 u. x, `( ? h& H. ~: K6 t8 L k8 P4 Z8 u0 K3 i; Z
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发表于 2022-6-22 23:03:02
