5天搞定深度学习框架-Caffe入门系列

课程目标:了解caffe基本框架,以及文件配置。学会绘制网络结构图,特征平面图,loss曲线图和accuracy曲线图。学会使用caffe训练模型的完整流程,并学会训练自己的模型。

24小时内答疑 课时永久观看 15分钟内无条件退款
1. 仅限付费视频课程适用
2. 购买后15分钟内可以找到客服进行沟通退款
3. 退款将返还至51CTO学院账户,不支持提现
4. 下载资料后不再享有退款特权
5. 客服(Tel:400-101-1651)
6. 最终解释权归51CTO所有
5分 共15课时,共6小时7分钟
现价¥128.00
购买
  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

了解caffe基本框架,以及文件配置。学会绘制网络结构图,特征平面图,loss曲线图和accuracy曲线图。学会使用caffe训练模型的完整流程,并学会训练自己的模型。

适用人群

想自己动手实践深度学习神经网络的人,想从事深度学习相关工作的人

课程简介

        本课程是在windows环境下的caffe课程,会从windows环境下的安装编译开始讲起,详细介绍如何使用caffe来训练以及使用深度学习模型,主要使用的是python的接口。

        课程的安排很清晰,首先带着大家安装CPU版本的caffe,然后快速带着大家完成一个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。然后会详细讲到到caffe中的一些重要文件和配置。之后会使用python接口来绘制网络结构图,特征平面图,loss曲线图和accuracy曲线图。

        最后的部分会教大家使用GoogleNet实现图像识别。并详细讲解训练自己的图像识别模型的完整流程。从准备数据,制作标签,图片数据转换,修改网络模型文件,修改超参数文件讲起,一直到把模型训练好,然后通过python接口调用训练好的模型进行图像识别。以及使用迁移学习-Finetune的技术来训练我们的模型,还有snapshot的技术来恢复模型的训练。

1Caffe介绍 [免费试看]
11:27
2Caffe在windows下的安装编译 [免费试看]
08:25
3Caffe快速上手-mnist数据集分类(一) [免费试看]
20:42
4Caffe快速上手-mnist数据集分类(二)
20:26
5Caffe文件详解
45:20
6各种优化器的介绍
25:30
7Caffe的python接口安装,以及模型可视化
28:33
8Caffe特征图可视化以及学习曲线可视化
44:53
9GoogleNet结构讲解,准备用GoogleNet实现图像识别
28:59
10使用python接口调用GoogleNet实现图像识别
16:38
11Caffe在windows下GPU版本的安装
14:53
12使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(一)
26:08
13使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(二)
39:16
14迁移学习-Finetune
27:51
15Snapshot以及课程总结
08:27
讲师介绍
覃秉丰
讲师评分4.9分
机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。
X
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载