深度学习――Caffe之经典模型详解与实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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乐毅 著

图书标签:

• 深度学习
• Caffe
• 经典模型
• 实战
• 计算机视觉
• 图像识别
• 神经网络
• 机器学习
• 深度学习框架
• 模型分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121301186

版次：1

商品编码：12064748

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：344

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

1 着重于深度学习的应用实践能力提升。

2 以Caffe 深度学习框架为切入点，剖析了Caffe 网络模型的构成。

3 深入解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型。

4 以两大经典实战项目引领读者经历从问题提出到利用Caffe 求解的完整工程。

内容简介

本书首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，然后从Caffe 深度学习框架为切入点，介绍了Caffe 的安装、配置、编译和接口等运行环境，剖析Caffe 网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver 方法。通过LeNet 网络模型的Mnist 手写实例介绍其样本训练和识别过程，进一步详细解读了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese 和SqueezeNet 网络模型，并给出了这些模型基于Caffe 的训练实战方法。然后，本书解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN 和SSD，并进行目标定位Caffe 实战。本书的最后，从著名的Kaggle 网站引入了两个经典的实战项目，并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe 训练策略实践，以求带给读者从问题提出到利用Caffe 求解的完整工程经历，从而使读者能尽快掌握Caffe 框架的使用技巧和实战经验。针对Caffe 和深度学习领域的初学者，本书是一本不可多得的参考资料。本书的内容既有易懂的理论背景，又有丰富的应用实践，是深度学习初学者的指导手册，也可作为深度学习相关领域工程师和爱好者的参考用书。

作者简介

乐毅：计算机专业硕士，现任职于某数据通信公司，高级系统工程师。负责公司深度学习技术领域的应用及相关项目，对深度学习及大数据深度挖掘具有浓厚的兴趣。擅长Caffe等深度学习框架及网络模型应用。王斌：通信与信息系统硕士，现任职于某数据通信公司，高级系统工程师。多年致力于深度学习技术的前沿研究与应用，对Caffe等深度学习框架在图像识别领域有深刻理解，承担公司多项与机器学习相关的研究工作。

目录

第1 章 绪论
1 1 引言
1 2 人工智能的发展历程
1 3 机器学习及相关技术
1 3 1 学习形式分类
1 3 2 学习方法分类
1 3 3 机器学习的相关技术
1 4 国内外研究现状
1 4 1 国外研究现状
1 4 2 国内研究现状
第2 章 深度学习
2 1 神经网络模型
2 1 1 人脑视觉机理
2 1 2 生物神经元
2 1 3 人工神经网络
2 2 BP 神经网络
2 2 1 BP 神经元
2 2 2 BP 神经网络构成
2 2 3 正向传播
2 2 4 反向传播
2 3 卷积神经网络
2 3 1 卷积神经网络的历史
2 3 2 卷积神经网络的网络结构
2 3 3 局部感知
2 3 4 参数共享
2 3 5 多卷积核
2 3 6 池化（Pooling）
2 4 深度学习框架
2 4 1 Caffe
2 4 2 Torch
2 4 3 Keras
2 4 4 MXNet
2 4 5 TensorFlow
2 4 6 CNTK
2 4 7 Theano
第3 章 Caffe 简介及其安装配置
3 1 Caffe 是什么
3 1 1 Caffe 的特点
3 1 2 Caffe 的架构
3 2 Caffe 的安装环境
3 2 1 Caffe 的硬件环境
3 2 2 Caffe 的软件环境
3 2 3 Caffe 的依赖库
3 2 4 Caffe 开发环境的安装
3 3 Caffe 接口
3 3 1 Caffe Python 接口
3 3 2 Caffe MATLAB 接口
3 3 3 Caffe 命令行接口
第4 章 Caffe 网络定义
4 1 Caffe 模型要素
4 1 1 网络模型
4 1 2 参数配置
4 2 Google Protobuf 结构化数据
4 3 Caffe 数据库
4 3 1 LevelDB
4 3 2 LMDB
4 3 3 HDF5
4 4 Caffe Net
4 5 Caffe Blob
4 6 Caffe Layer
4 6 1 Data Layers
4 6 2 Convolution Layers
4 6 3 Pooling Layers
4 6 4 InnerProduct Layers
4 6 5 ReLU Layers
4 6 6 Sigmoid Layers
4 6 7 LRN Layers
4 6 8 Dropout Layers
4 6 9 SoftmaxWithLoss Layers
4 6 10 Softmax Layers
4 6 11 Accuracy Layers
4 7 Caffe Solver
Solver 方法
第5 章 LeNet 模型
5 1 LeNet 模型简介
5 2 LeNet 模型解读
5 3 Caffe 环境LeNet 模型
5 3 1 mnist 实例详解
5 3 2 mnist 手写测试
5 3 3 mnist 样本字库的图片转换
第6 章 AlexNet 模型
6 1 AlexNet 模型介绍
6 2 AlexNet 模型解读
6 3 AlexNet 模型特点
6 4 Caffe 环境AlexNet 模型训练
6 4 1 数据准备
6 4 2 其他支持文件
6 4 3 图片预处理
6 4 4 ImageNet 数据集介绍
6 4 5 ImageNet 图片介绍
6 4 6 ImageNet 模型训练
6 4 7 Caffe 的AlexNet 模型与论文的不同
6 4 8 ImageNet 模型测试
第7 章 GoogLeNet 模型
7 1 GoogLeNet 模型简介
7 1 1 背景和动机
7 1 2 Inception 结构
7 2 GoogLeNet 模型解读
7 2 1 GoogLeNet 模型结构
7 2 2 GoogLeNet 模型特点
7 3 GoogLeNet 模型的Caffe 实现
第8 章 VGGNet 模型
8 1 VGGNet 网络模型
8 1 1 VGGNet 模型介绍
8 1 2 VGGNet 模型特点
8 1 3 VGGNet 模型解读
8 2 VGGNet 网络训练
8 2 1 VGGNet 训练参数设置
8 2 2 Multi-Scale 训练
8 2 3 测试
8 2 4 部署
8 3 VGGNet 模型分类实验
8 3 1 Single-scale 对比
8 3 2 Multi-scale 对比
8 3 3 模型融合
8 4 VGGNet 网络结构
第9 章 Siamese 模型
9 1 Siamese 网络模型
9 1 1 Siamese 模型原理
9 1 2 Siamese 模型实现
9 2 Siamese 网络训练
9 2 1 数据准备
9 2 2 生成side
9 2 3 对比损失函数
9 2 4 定义solver
9 2 5 网络训练
第10 章 SqueezeNet 模型
10 1 SqueezeNet 网络模型
10 1 1 SqueezeNet 模型原理
10 1 2 Fire Module
10 1 3 SqueezeNet 模型结构
10 1 4 SqueezeNet 模型特点
10 2 SqueezeNet 网络实现
第11 章 FCN 模型
11 1 FCN 模型简介
11 2 FCN 的特点和使用场景
11 3 Caffe FCN 解读
11 3 1 FCN 模型训练准备
11 3 1 FCN 模型训练
第12 章 R-CNN 模型
12 1 R-CNN 模型简介
12 2 R-CNN 的特点和使用场景
12 3 Caffe R-CNN 解读
12 3 1 R-CNN 模型训练准备
12 3 2 R-CNN 模型训练
第13 章 Fast-RCNN 模型
13 1 Fast-RCNN 模型简介
13 2 Fast-RCNN 的特点和使用场景
13 3 Caffe Fast-RCNN 解读
13 3 1 Fast-RCNN 模型训练准备
13 3 2 Fast-RCNN 模型训练
第14 章 Faster-RCNN 模型
14 1 Faster-RCNN 模型简介
14 2 Faster-RCNN 的特点和使用场景
14 3 Caffe Faster-RCNN 解读
14 3 1 Faster-RCNN 模型训练准备
14 3 2 Faster-RCNN 模型训练
第15 章 SSD 模型
15 1 SSD 模型简介
15 2 SSD 的特点和使用场景
15 3 Caffe SSD 解读
15 3 1 SSD 模型训练准备
15 3 2 SSD 模型训练
第16 章 Kaggle 项目实践：人脸特征检测
16 1 项目简介
16 2 赛题和数据
16 3 Caffe 训练和测试数据库
16 3 1 数据库生成
16 3 2 网络对比
16 3 3 网络一
16 3 4 网络二
16 3 5 Python 人脸特征预测程序
第17 章 Kaggle 项目实践：猫狗分类检测
17 1 项目简介
17 2 赛题和数据
17 3 Caffe 训练和测试数据库
17 3 1 数据库生成
17 3 2 Caffe 实现
17 3 3 CatdogNet 训练
17 3 4 CatdogNet 模型验证

前言/序言

2016 年3 月，Google 开发的一款人工智能程序阿尔法围棋（AlphaGo）对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，以4:1 的总比分获胜。众多媒体和网络新闻纷纷直播或转载此次人工智能应用领域内的盛况。随后，Google 在《Nature》杂志发表了关于AlphaGo 算法的论文“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”。此论文提到了AlphaGo 用3,000 万棋局训练深度神经网络的方法，展现了深度学习异常强大的学习能力。一时间，国内外掀起了研究和学习人工智能的热潮。然而，很多读者朋友希望能找到一本关于深度学习应用领域的书籍，目前市场上关于人工智能、机器学习或深度学习领域内的各类书目很多，遗憾的是这些书籍大多是理论性质的，少有系统介绍深度学习的应用实践参考书。

与此同时，笔者认为深度学习的应用能力会成为一个爆发性需求的知识技能，也会是未来科技的至高点。鉴于此，我与朋友王斌从去年就计划编写一本关于深度学习的应用实践书籍，希望能够对深度学习爱好者或初学者提供一些帮助。

全书共17 章，第１章介绍了人工智能和深度学习的背景和现状；第2 章介绍了深度学习的基本理论和主流的深度学习框架；第3 章介绍了Caffe 的安装、配置和运行环境；第4章介绍了Caffe 网络模型的构成要素、常用的层类型和Solver 方法；第5～10 章详细解读了LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGGNet、Siamese 和SqueezeNet 目标分类模型，并附上Caffe 实战训练；第11～15 章详细解读了FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN 和SSD目标定位模型；第16～17 章利用Caffe 深度学习框架解求Kaggle 网站的两个经典项目。

本书在内容上对深度学习相关的机器学习理论只作了简单介绍，更多的放在如何应用Caffe 解决实际问题，并把使用当中可能出现的问题也一一列举出来，帮助读者分析原因、解决问题。本书介绍了十多种非常经典的网络模型，学习这些模型可以帮助读者很好地理解和应用Caffe 框架和工具。当然，读者并无必要对这些网络模型一一阅读，也可根据自身情况选择对自己有实际帮助的案例进行分析学习。

由于深度学习技术发展迅速，各种知识和应用工具变化很快，Github 上许多开源的项目也在不断更新和修正。笔者才疏学浅，理解有限，加之编写时间也较仓促，书中难免有错谬之处，敬请广大读者朋友批评指正，不胜感激。

乐 毅

2016 年11 月

《前沿计算：深度学习理论与实践》 一、 编织智慧的神经网络：理论基石与前瞻性视角 本书旨在深入剖析深度学习的核心理论，为读者构建一个坚实的认知框架。我们并非简单罗列算法，而是力求呈现深度学习演进的脉络，探究其背后的数学原理与计算范式。 1. 深度学习的哲学思考与发展历程： 从早期的人工神经网络萌芽，到多层感知机的经典构建，再到反向传播算法的里程碑式突破，本书将梳理深度学习发展的关键节点。我们将探讨为何“深度”成为神经网络强大的关键，以及不同历史时期研究的侧重点和遇到的瓶颈。这不仅仅是对历史的回顾，更是为了理解当下技术进步的根源，以及对未来发展方向的预测。我们将深入讨论激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种）的设计理念，理解它们如何赋予神经网络非线性建模能力，以及它们各自的优缺点与适用场景。 2. 核心驱动力：数学原理的深度解析： 本书将以清晰的逻辑和严谨的数学语言，阐述深度学习的核心数学工具。 线性代数： 矩阵运算、向量空间、特征值分解等概念在深度学习中的具体应用，例如卷积层、全连接层的计算本质。我们将通过实例展示矩阵乘法如何实现特征的线性变换，以及如何通过理解矩阵的性质来优化模型。 微积分： 梯度下降及其变种（如SGD, Adam, RMSprop）的原理，理解梯度如何指导模型参数的更新，以最小化损失函数。我们将详细推导反向传播算法，揭示其在多层网络中的链式法则应用，并深入探讨学习率调度、动量等加速收敛技巧的数学依据。 概率论与数理统计： 概率分布、贝叶斯理论、最大似然估计等在模型设计和评估中的作用。我们将探讨损失函数的选择（如交叉熵、均方误差）如何与数据分布相对应，以及生成模型（如GANs）如何利用概率分布进行数据生成。 3. 构建神经网络的语言：模型架构的创新与演变： 本书将系统性地介绍当前主流的深度学习模型架构，并分析其设计思想与优势。 前馈神经网络（FNN）： 作为深度学习的基础，我们将从多层感知机（MLP）出发，逐步讲解其结构、训练过程以及局限性。 卷积神经网络（CNN）： 深入剖析卷积核的工作原理，感受野的形成，以及池化操作在特征提取和降维中的作用。我们将详细讨论经典CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的设计理念，理解它们如何通过层级特征提取和残差连接等方式，在图像识别等任务上取得突破。 循环神经网络（RNN）及其变种： 重点讲解RNN在处理序列数据时的机制，以及其在长期依赖问题上的挑战。我们将深入分析LSTM和GRU的门控机制，理解它们如何有效地捕获长序列中的信息。 Transformer模型： 重点介绍自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，理解其如何并行处理序列数据，并超越RNN的顺序限制。我们将剖析多头注意力、位置编码等关键组件，并展示Transformer在自然语言处理（NLP）领域的颠覆性贡献，以及其在视觉领域的扩展应用（如Vision Transformer）。 生成对抗网络（GANs）： 详细介绍生成器和判别器的对抗训练过程，理解其在生成逼真数据（图像、文本等）方面的强大能力。我们将探讨不同GANs变种（如DCGAN, StyleGAN, CycleGAN）的创新点和应用场景。 4. 训练的艺术：优化算法与正则化技术： 模型训练的效率和泛化能力是深度学习实践的关键。本书将详尽阐述： 优化算法的演进： 从基础的梯度下降，到动量、Adagrad、RMSprop，再到Adam等自适应学习率算法，我们将详细解析它们在收敛速度和稳定性上的差异，并提供选择指导。 正则化技术： L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization、Layer Normalization等正则化技术如何防止模型过拟合，提升泛化能力。我们将深入理解它们的作用机理，并探讨在不同场景下的最佳实践。 超参数调优： 学习率、批次大小、网络层数、节点数量、正则化强度等超参数对模型性能的影响。本书将介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数调优策略。 二、 跨越理论的鸿沟：从模型到应用的实战指南 本书不仅注重理论的深度，更强调将理论知识转化为实际应用的能力。我们将带领读者亲手构建、训练和部署各类深度学习模型，涵盖从数据预处理到模型评估的完整流程。 1. 数据驱动的艺术：数据预处理与增强： 在深度学习项目中，高质量的数据是成功的基石。 数据清洗与特征工程： 处理缺失值、异常值，进行特征编码、归一化、标准化等操作，以提升数据质量和模型效率。 数据增强技术： 针对图像数据，我们将介绍翻转、旋转、裁剪、色彩抖动等数据增强方法，以及其在扩充数据集、提高模型鲁棒性方面的作用。针对文本数据，我们将探讨同义词替换、随机插入/删除等技术。 2. 掌握深度学习框架：工具箱的使用与灵活运用： 我们将围绕当下最流行的深度学习框架，如 PyTorch 和 TensorFlow，提供详实的讲解和丰富的示例。 框架核心概念： 张量（Tensor）的创建与操作、自动微分机制、计算图的构建与执行。 模型构建： 如何利用框架提供的API快速搭建各种神经网络层（卷积层、循环层、注意力层等）和模型架构。 数据加载与处理： 使用框架内置的数据加载器（DataLoader）高效地加载和预处理数据。 模型训练与评估： 实现训练循环，定义损失函数和优化器，进行模型评估和指标计算。 模型保存与加载： 如何保存训练好的模型权重，以便后续的推理或继续训练。 部署与推理： 将训练好的模型部署到实际应用场景，进行高效的推理。 3. 经典任务的深度实践：从零到一的项目案例： 本书将通过一系列精心设计的项目案例，带领读者深入理解深度学习在不同领域的应用。 图像识别与分类： 构建和训练用于图像分类的模型（如猫狗识别、手写数字识别），理解CNN在图像特征提取上的优势，并尝试使用迁移学习技术加速训练。 目标检测与分割： 介绍Faster R-CNN, YOLO, Mask R-CNN等经典目标检测与分割模型，理解锚框（Anchor Box）、非极大值抑制（NMS）等关键概念，并动手实现一个简单的目标检测应用。 自然语言处理（NLP）： 文本分类： 构建基于RNN/LSTM/GRU或Transformer的文本分类模型，用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。 机器翻译： 深入理解Seq2Seq模型和Transformer在机器翻译中的应用，并实现一个简单的英译汉模型。 文本生成： 探讨如何利用语言模型生成连贯、自然的文本，并实现一个简单的故事生成器。 序列建模与时间序列预测： 利用RNN/LSTM/GRU或Transformer模型进行股票价格预测、天气预报等时间序列分析任务。 生成模型应用： 实践GANs在图像生成、风格迁移等方面的应用，创造令人惊叹的视觉效果。 4. 模型评估与调优的艺术：精益求精的实践指南： 模型的效果不仅仅在于训练过程，更在于如何准确地评估和持续地优化。 评估指标： 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、准确率（Accuracy）、ROC曲线、AUC值、BLEU分数等，并理解它们在不同任务中的适用性。 交叉验证： 如何通过交叉验证来更可靠地评估模型的泛化能力。 误差分析： 深入分析模型的错误预测，找到模型的薄弱环节，为进一步优化提供方向。 模型压缩与加速： 探讨模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，以减小模型体积、提高推理速度，使其更适用于移动端和嵌入式设备。 三、 走向未来：深度学习的前沿探索与伦理思考 本书的最后部分将带领读者放眼深度学习的未来，探讨其前沿发展方向，并引发对技术伦理的深刻思考。 1. 前沿技术趋势： 自监督学习与无监督学习： 探讨如何利用大量未标注数据进行模型预训练，提升模型的泛化能力和效率。 图神经网络（GNNs）： 介绍GNNs如何处理非结构化数据（如图谱、分子结构），并在药物发现、社交网络分析等领域展现强大潜力。 强化学习（RL）的进展： 结合深度学习的强化学习（Deep RL）在游戏AI、机器人控制等领域的突破性进展。 可解释性AI（XAI）： 探索如何理解深度学习模型的决策过程，提高模型的可信度与透明度。 联邦学习： 介绍在保护数据隐私的前提下进行模型训练的技术。 2. 跨学科融合与应用展望： AI与科学研究： 深度学习在物理学、化学、生物学、医学等领域的应用，加速科学发现的进程。 AI与艺术创意： 深度学习在音乐、绘画、写作等领域的探索，拓展人类的创造力边界。 AI与自动驾驶、智能制造、智慧医疗等社会重大议题的关联。 3. 深度学习的伦理与社会影响： 偏见与公平性： 分析模型可能存在的偏见，以及如何构建公平的AI系统。 隐私保护： 探讨在数据驱动的AI时代，如何平衡数据利用与个人隐私保护。 就业与社会结构： 思考AI技术对未来就业市场和社会结构可能带来的深远影响。 负责任的AI发展： 呼吁开发者和研究者关注AI技术的伦理和社会责任。 《前沿计算：深度学习理论与实践》 旨在成为您深度学习旅程中的得力伙伴，无论您是初学者，还是希望深入钻研的从业者，本书都将为您提供坚实的理论基础、丰富的实践经验和前瞻性的视野。我们相信，通过本书的学习，您将能够驾驭深度学习这股强大的技术浪潮，开启无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚入门深度学习领域的开发者，我被各种新奇的概念和框架弄得有些眼花缭乱。偶然间听说了《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》这本书，它的名字让我觉得非常务实和有针对性。我了解到 Caffe 是一个非常经典且重要的深度学习框架，而书中又聚焦于“经典模型”，这说明它很可能涵盖了深度学习发展历程中的那些里程碑式的模型。我希望能通过这本书，系统地学习这些模型的来龙去脉，理解它们各自的创新之处以及为什么能够取得成功。我非常希望书中能够提供详细的理论讲解，帮助我理解模型中的关键技术，并且通过“实战”部分，让我能够在 Caffe 环境下亲手实现这些模型，从零开始体验模型的训练和应用过程，从而真正建立起对深度学习的直观认识和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对深度学习充满好奇的研究生，我在学习过程中常常会遇到一些概念上的困惑，特别是关于不同模型的差异和适用性。我最近了解到《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》这本书，据说它能够提供非常深入的讲解，特别是针对 Caffe 框架下的那些耳熟能详的经典模型。我平时也会阅读一些论文，但很多时候觉得论文里的描述过于抽象，缺乏具体的可操作性。这本书的书名暗示了它会从“详解”到“实战”两个层面去阐述，这正是我所需要的。我希望它能帮助我理解这些模型背后的数学原理，以及它们在 Caffe 中是如何实现的，更重要的是，希望通过书中的实战指导，能够让我亲手搭建、训练和评估这些模型，从而加深我对深度学习技术的理解，为我未来的研究方向打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

最近我正在探索使用深度学习来解决一些业务难题，但坦白说，面对市面上层出不穷的框架和模型，我感到有点无所适从。听说《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》这本书，名字就非常吸引我，尤其是“经典模型详解与实战”这几个字，让我觉得它不像市面上很多泛泛而谈的书籍，而是有针对性地聚焦在 Caffe 这个框架下的重要模型上。我一直觉得，要真正掌握一项技术，离不开对经典模型的深入理解。这些经典模型就像是深度学习世界的基石，它们解决了最初的难题，也孕育了后来的无数创新。我希望能通过这本书，系统地学习这些模型的架构、原理，以及它们是如何一步步演进和优化的，更重要的是，能够通过书中的实战部分，将理论知识转化为实际操作能力，真正把这些模型应用到我的项目中去，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我从“调用库”到“理解原理”的深度学习书籍，最近朋友推荐了《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》。我平时工作中会用到一些深度学习模型，但总觉得对它们的工作机制停留在表面，遇到问题时很难找到根本原因。这本书的重点在于“详解”和“实战”，这让我觉得它不是一本简单的API说明书，而是会深入剖析那些奠定了深度学习发展基础的经典模型。我非常期待书中能够清晰地解释这些模型的网络结构、激活函数、损失函数以及它们是如何通过反向传播进行训练的。更吸引我的是“实战”部分，我希望通过书中提供的代码示例和指导，能够亲自上手操作，在 Caffe 框架下搭建、训练和部署这些模型，从而真正掌握它们，并能灵活地运用到我的实际项目开发中，提高工作效率和模型性能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字我是在一次技术交流会上偶然听说的，当时一位资深的深度学习工程师提到它，说这本书对理解 Caffe 框架下的经典模型非常有帮助，特别是对于那些希望深入理解模型原理而不仅仅是调用 API 的开发者来说。我平时工作中也涉及一些图像识别和自然语言处理的任务，虽然接触过一些深度学习框架，但感觉对底层原理的理解还不够透彻，经常遇到一些模型效果不佳但又不知道如何调优的问题。听那位工程师的介绍，这本书似乎能填补我在这方面的知识空白，让我更清晰地认识到不同模型的优势和劣势，以及它们在特定场景下的适用性。我尤其对书中可能涉及的如 AlexNet、VGG、ResNet、GoogLeNet 等经典模型的演进历程和核心思想很感兴趣，希望能够通过阅读它，不仅掌握如何使用这些模型，更能理解它们的设计哲学，从而在实际项目中做出更明智的技术选型。

评分☆☆☆☆☆

这次618买的书又可以让我好好收藏了，嗯，就只当作是收藏了，连薄膜都不用撕了

评分☆☆☆☆☆

大牛的书，超级品类日买的书，价钱还是很划算的，买了好多书，希望下次还有类似活动，别一直送优惠券啊，我管不住我的手。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

好书，虽然都学过，放在手边当工具书用到时查阅。

评分☆☆☆☆☆

买给亲爱的男盆友的，希望他能有用！

评分☆☆☆☆☆

《码农翻身》分为6章。

评分☆☆☆☆☆

和我以前看的技术书完全不是一个风格，通俗易懂，通过一个个故事轻易明白一些计算机概念。不管是初级，还是中级，都值得拥有一本

评分☆☆☆☆☆

这是大家一起在京东买的书，每次团队都一起买，互相屯书...有时间一起看

评分☆☆☆☆☆

第3章偏重Web后端编程；

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品