用Python做深度学习(二):Caffe

课程介绍：

caffe作为深度学习框架因其容易上手，支持GPU，应用广泛，特别适合初学者。本课程的目标：30天让你Caffe从入门到能进行实战，程序方面仅对caffe的python接口进行介绍，C++编程没有涉及到。

〖课程目录〗:

• | └──3、用Python做深度学习(二)Caffe
• | | └──视频
• | | | ├──1.课时01.Caffe介绍和安装Caffe~1.mp4 22.43M
• | | | ├──10.课时10.MemoryDataLayer-02-作业解答~1.mp4 45.83M
• | | | ├──11.课时11.HDF5DataLayer-01-正弦数据~1.mp4 21.29M
• | | | ├──12.课时12.HDF5DataLayer-02-多标签数据~1.mp4 20.90M
• | | | ├──13.课时13.HDF5-03-VOC2012数据集使用与作业~1.mp4 33.54M
• | | | ├──14.课时14.LMDB-01-单label数据~1.mp4 20.70M
• | | | ├──15.课时15.LMDB-02-多label数据~1.mp4 26.17M
• | | | ├──16.课时16.第二章数据转换作业~1.mp4 24.48M
• | | | ├──17.课时17.solver程序生成和cifar10数据使用~1.mp4 41.86M
• | | | ├──18.课时18.卷积和池化层-01-计算输出size~1.mp4 34.23M
• | | | ├──19.课时19.卷积和池化层-02-Lenet~1.mp4 53.64M
• | | | ├──2.课时02.caffe初体验01~1.mp4 22.92M
• | | | ├──20.课时20.Alexnet,.LRN,.DropOut讲解~1.mp4 61.93M
• | | | ├──21.课时21.CaffeNet和Alexnet区别,.GTX1070的性能De~1.mp4 48.46M
• | | | ├──22.课时22.理解迁移学习和FineTune，DogvsCat作业~1.mp4 49.28M
• | | | ├──23.课时23.2013年ZFNet和NIN简单介绍~1.mp4 31.42M
• | | | ├──24.课时24.2014年VGG和GoogleNet简单介绍~1.mp4 33.02M
• | | | ├──25.课时25.2015年BatchNorm介绍~1.mp4 28.17M
• | | | ├──26.课时26.2015年ResNet介绍~1.mp4 62.29M
• | | | ├──27.课时27.2016年Inceptionv4介绍~1.mp4 44.70M
• | | | ├──28.课时28.caffe封装的分类器~1.mp4 41.97M
• | | | ├──29.课时29.其他tools~1.mp4 21.58M
• | | | ├──3.课时03.caffe初体验02~1.mp4 56.59M
• | | | ├──4.课时04.Caffe的Layer，Net，Solver概念–mnist例子~1.mp4 26.46M
• | | | ├──5.课时05.DummyData.Layer和notMnist数据使用~1.mp4 25.30M
• | | | ├──6.课时06.ImageDataLayer-01-模型收敛作业~1.mp4 18.03M
• | | | ├──7.课时07.ImageDataLayer-02-作业讲解~1.mp4 35.28M
• | | | ├──8.课时08.ImageDataLayer-03-进阶使用~1.mp4 35.01M
• | | | └──9.课时09.MemoryDataLayer-01-正弦数据产生及作业~1.mp4 32.84M

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