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〖课程介绍〗:
! {! ~5 u( N. D 适用人群:6 _$ s" s2 L8 V- t5 K4 c6 Q4 V
深度学习领域,图像识别领域,深度学习爱好者. F# J) d( y9 _! M) k' i" S# E2 _# e
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! {3 @$ G+ v" \0 n. P$ c6 V 课程概述:
& L0 l/ t4 }/ E2 D) o+ a 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。
6 }. ^8 S" W! c! t) M6 _2 T, }' T3 T5 n7 s3 N4 c6 L/ k2 q" d! y# a
& _. V2 U4 V0 ]$ R2 G1 o( u〖课程目录〗:0 ]5 M' z7 z% t7 }
% Q# I3 I) W0 o 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
/ e% g. C, F# Q4 u/ R5 R1 k! O 课时2网络配置-数据层详解18:14; {; d* P: U0 I3 z2 c% D5 e3 m
# k# C. l* r$ t7 y 课时3网络配置-各计算层详解25:36( w, d9 s% g1 D4 o" e/ o' Y
6 l g. J0 s# K+ [" O! S1 l 课时4solver超参数配置文件19:55, h3 G( S& i g% s% q
; \1 P, T' V# N. Y _ 课时5制作LMDB数据源训练分类网络31:59+ f- ^: d, R$ F- F0 P/ w
! q, N6 R% U* d: U! o: f# h$ t 课时6多label问题之HDF5数据源21:33& U) d9 e4 D1 q% S; ^( a8 {( B/ |
3 \: D, s! s8 |' c. E% o 课时7使用命令行训练网络12:58
; S7 V" F/ c2 _8 a" ^* k6 S 课时8使用python定义自己的层19:55
$ E0 ?& E3 u9 `* G x 课时9绘制网络结构图12:43, R' L. A5 p* h. Q; u
课时10生成网络配置文件10:21
1 \3 _) Q& ?0 n5 Y. g4 W 课时11对训练的网络模型绘制LOSS曲线11:59% R f, B" K# N$ ]
课时12对训练结果进行分类任务19:34
& ?# f2 l2 m1 k# S8 R. |2 d4 R* C8 d0 K/ U
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( g+ q& I6 u a/ j2 ^2 s. G, W3 M0 ?+ n" C8 x+ R9 Y( g& T
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见+ {+ [- m' r+ s) T4 @+ j
8 J% K/ }) X0 }' \. }% f$ l, i: F
|, n) B {- ~3 b% x2 j8 B; S
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发表于 2022-6-22 23:03:02
