《深度學(xué)習：21天實戰(zhàn)Caffe》讀書筆記模板

讀書筆記模板深度學(xué)習：21天實戰(zhàn)Caffe01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖深度實戰(zhàn)理論形式深度淺顯易懂精髓尾語深度學(xué)習工具準備環(huán)境事兒領(lǐng)路人可視化下篇運行實用工具本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書是一本深度學(xué)習入門讀物。以目前已經(jīng)大量用于線上系統(tǒng)的深度學(xué)習框架Caffe為例，由淺入深，從Caffe的配置、部署、使用開始學(xué)習，通過閱讀Caffe源碼理解其精髓，加強對深度學(xué)習理論的理解，最終達到熟練運用Caffe解決實際問題的目的。和國外機器學(xué)習、深度學(xué)習大部頭著作相比，本書偏重動手實踐，將難以捉摸的枯燥理論用淺顯易懂的形式表達，透過代碼揭開其神秘面紗，更多地貼近實際應(yīng)用。讀書筆記讀書筆記這本書非常偏向開發(fā)，很適合已經(jīng)有比較好的理論基礎(chǔ)，需要增強開發(fā)能力的朋友，內(nèi)容上完全從源碼入手，將深度學(xué)習涉及的算法以代碼的方式完全展示了出來。更側(cè)重實際動手部分，作為caffe入門還可以，不過要結(jié)合caffe源碼參照書實操才能有收獲，一些有關(guān)神經(jīng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識講的還不夠，需要參考其它的理論方面書籍。這本書我沒有全部看完，整體上來說，算不上優(yōu)秀，但是我自己確實也沒有本事寫的更好，因此給到及格分數(shù)，三星。一本可以快速瀏覽，快速了解深度學(xué)習的入門書，對神經(jīng)絡(luò)，深度學(xué)習建立一個基本的概念。精彩摘錄精彩摘錄（1）訓(xùn)練集，機器學(xué)習的樣例。（2）驗證集，機器學(xué)習階段，用于評估得分和損失是否達到預(yù)期要求。（3）測試集，機器學(xué)習結(jié)束之后，實戰(zhàn)階段評估得分。這個深度學(xué)習框架全稱是“快速特征植入的卷積結(jié)構(gòu)”（ConvolutionalArchitectureforFastFeatureEmbedding）個深度學(xué)習架構(gòu)是將簡單模塊多層堆疊，大多數(shù)模塊是具備學(xué)習能力的，能計算非線性輸入-輸出映射。每個模塊將它的輸入變換，提高可選擇性和表示不變性。卷積層的任務(wù)是檢測前一層的局部連接特征，而下采樣層是將語義相似的特征融合為一個。由于相對位置特征形成一個基本圖案可能會有些許變化，可靠檢測該圖案可以使用粗粒度位置實現(xiàn)。ConvNet的四項基本原則：局部互聯(lián)、共享權(quán)值、下采樣以及使用多個卷積層。深度學(xué)習是由多個處理層組成的計算模型，可以通過學(xué)習獲得數(shù)據(jù)的多抽象層表示學(xué)習是一個不斷發(fā)現(xiàn)自身錯誤并改正錯誤的迭代過程。規(guī)定懲罰函數(shù)L(f,Z)，其參數(shù)為學(xué)習到的規(guī)則f和獨立于訓(xùn)練樣本的驗證樣本集Z，其返回值為實數(shù)標量，稱為懲罰值，又稱損失（Loss）。目錄分析推薦序一推薦序三推薦序二目錄上篇初見下篇升華中篇熱戀目錄上篇初見第1天什么是深度學(xué)習第2天深度學(xué)習的過往第3天深度學(xué)習工具匯總第4天準備Caffe環(huán)境第5天Caffe依賴包解析第6天運行手寫體數(shù)字識別例程篇尾語中篇熱戀第7天Caffe代碼梳理第8天Caffe數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)第9天CaffeI/O模塊第10天Caffe模型第11天Caffe前向傳播計算第12天Caffe反向傳播計算第13天Caffe最優(yōu)化求解過程第14天Caffe實用工具篇尾語下篇升華第15天Caffe計算加速第16天Caffe可視化方法第17天Caffe遷移和部署第18天關(guān)于ILSVRC不得不說的一些事兒第19天放之四海而皆準第20天繼往開來的領(lǐng)路人第