深度学习框架Caffe基础入门

『课程介绍』:
本课程是在windows环境下的caffe课程,主要使用的是python的接口。 首先带着大家完成一个MNIST手写数字识别的项目,让大家了解caffe训练模型的大致流程。然后会讲到caffe中的一些重要文件和配置,使用python绘图。后的部分会使用GoogleNet实现图像识别。

『课程目录』:
1.01_Caffe介绍
2.02_Caffe在windows下的安装编译
3.03_Caffe快速上手_Mnist数据集分类_01
4.04_Caffe快速上手_Mnist数据集分类_02
5.05_Caffe文件详解
6.06_各种优化器的介绍
7.07_Caffe的python接口安装以及模型可视化
8.08_Caffe特征图可视化以及学习曲线可视化
9.09_GoogleNet结构讲解,准备用GoogleNet实现图像识别
10.10_使用python接口调用GoogleNet实现图像识别
11.11_Caffe在windows下GPU版本的安装
12.12_自定义网络训练数据01
13.13_自定义网络训练数据
14.14_迁移学习Finetune
15.15_Snapshot使用和课程总结

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