深度学习框架Caffe入门

深度学习框架Caffe入门
共16节 1396人在学 课程详情
  • 掌握Caffe的使用

    • Caffe环境搭建和训练集制作
    • 开始训练任务-命令行方式
    • 使用python训练和测试Caffe网络1
    • 使用python训练和测试Caffe网络2
    • 预测Caffe网络-命令行方式
    • 绘制训练的loss和精度曲线
  • Caffe框架代码梳理

    • solver配置文件
    • 训练网络及结构图
    • 代码框架分析1
    • 代码框架分析2
    • 代表性的layer分析1
    • 代表性的layer分析2
    • python自定义层
    • 添加已有的layer
  • 掌握深度学习网络的原理和实质

    • loss函数、链式求导、梯度和残差计算
    • 使用cifar10训练修改后的网络

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    课时介绍

    绘制训练网络的loss曲线和accuracy曲线,作为选取模型的参考

    课程介绍

    本课程在windows下搭建CPU版本Caffe环境,便于初学者学习和调试。通过实例介绍了Caffe的的训练和预测方法以及对应的python接口,便于大家掌握Caffe常用的训练和预测方法;结合以图形化的方式介绍网络结构、训练的loss/精度变化、代码框架梳理;还涉及到项目上Caffe更高级的应用:添加python自定义层及新增一个已有的c++层;介绍了深度学习网络训练的原理,结合Caffe的前向、反向传播的实现进行验证;最后修改一个已有的网络模型,使用项目上更常用的方式进行网络训练。
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