MXNet深度学习实战

书籍简介:

全书共12章。第1章介绍深度学习框架MXNet的发展过程和优缺点；第2章介绍开发环境的搭建，包括Docker的使用方式；第3章介绍MXNet的基础模块；第4章介绍如何实现MNIST手写数字体分类；第5章介绍MXNet的数据读取和数据增强操作；第6章介绍常用网络层定义及常用网络结构的设计；第7章介绍模型训练相关的参数配置；第8章以猫狗分类为例介绍图像分类算法的实现和不同参数配置下的对比实验；第9章以SSD算法为例介绍目标检测算法的基础知识和实现细节；第10章以FCN算法为例介绍语义分割算法的基础知识和实现细节；第11章介绍基于动态图构建网络结构的Gluon接口；第12章介绍MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV。

书籍规格:

书籍信息归属:

MXNet深度学习实战是机械工业出版社于2019.5出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习 的书籍。