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彭博 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111596653

商品编码：28100602652

丛书名： 智能系统与技术丛书

出版时间：2018-05-01

书[0名0]：	深度卷积网络：原理与实践|7845080
图书定价：	129元
图书作者：	彭博
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2018/5/1 0:00:00
ISBN号：	9787111596653
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

彭博 人工智能、量化交易、区块链[0领0]域的资深技术专家，有20年以上的研发[0经0]验。在人工智能与信息科技方面，对深度[0学0]习、 [1机1] 器[0学0]习、计算 [1机1] 图形[0学0]、智能硬件等有较为深入的研究；在量化交易方面，曾在全球[0大0]的外汇对冲基金负责程序化交易，对市场的微观和宏观行为有较为深入的理解；在区块链方面，对智能合约、DApp开发和自动交易有较为深入的实践。

内容简介

深度卷积网络（DCNN）是目前十分流行的深度神[0经0]网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言[0领0]域都有广泛应用。本书以AI[0领0]域[亲斤]的技术研究和和实践为基础，从技术理论、工作原理、实践方[0法0]、架构技巧、训练方[0法0]、技术前瞻等6个维度对深度卷积网络进行了系统、深入、详细地讲解。以实战为导向，深入分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方[0法0]和应用细节，为读者依次揭开神[0经0]网络、卷积网络和深度卷积网络的神秘面纱，让读者了解AI的“思考过程”，以及与人类思维的相同和不同之处。本书在逻辑上分为3个部分：[0第0]一部分综述篇（[0第0]1、6、9章）这3章不需要读者具备编程和数[0学0]基础，对深度[0学0]习和神[0经0]网络的基础[0知0]识、AlphaGo的架构设计和工作原理，以及深度[0学0]习和人工智能未来的技术发展趋势进行了宏观介绍。[0第0]二部分深度卷积网络篇（[0第0]2、3、4、5章）结合作者的实际工作[0经0]验和案例代码，对深度卷积网络的技术理论、工作原理、实践方[0法0]、架构技巧和训练方[0法0]做了系统而深入的讲解。[0第0]三部分实战篇（[0第0]7、8章）详细分析了AlphaGo和GAN的技术原理、训练方[0法0]和应用细节，包括详细的代码分析和[0大0]量GAN的精彩实例。本书的案例代码在GitHub上提供下载，同时读者可在GitHub与作者交流本书相关的问题。

目录

前言 引子·神之一手1 [0第0]1章 走进深度[0学0]习的世界5 1.1 从人工智能到深度[0学0]习5 1.2 深度神[0经0]网络的威力：以AlphaGo为例8 1.2.1 策略网络简述9 1.2.2 泛化：看棋谱就能[0学0][0会0]下围棋11 1.2.3 拟合与过拟合11 1.2.4 深度神[0经0]网络的速度[0优0]势12 1.3 深度神[0经0]网络的应用[0大0]观13 1.3.1 图像分类问题的难度所在13 1.3.2 用深度神[0经0]网络理解图像15 1.3.3 AlphaGo中的深度神[0经0]网络17 1.3.4 自动发现规律：从数据A到答案B17 1.3.5 深度神[0经0]网络的更多应用18 1.3.6 从分而治之，到端对端[0学0]习24 1.4 亲自体验深度神[0经0]网络25 1.4.1 TensorFlow游乐场25 1.4.2 MNIST数字识别实例：LeNet-527 1.4.3 策略网络实例28 1.4.4 简笔画：Sketch-RNN29 1.4.5 用GAN生成动漫头像30 1.5 深度神[0经0]网络的基本特点31 1.5.1 两[0大0]助力：算力、数据31 1.5.2 从特征工程，到逐层抽象32 1.5.3 深度神[0经0]网络[0学0][0会0]的是什么35 1.6 人工智能与神[0经0]网络的历[0史0]36 1.6.1 人工智能的两[0大0][0学0]派：逻辑与统计37 1.6.2 人工智能与神[0经0]网络的现代编年[0史0]37 [0第0]2章 深度卷积网络：[0第0]一课42 2.1 神[0经0]元：运作和训练43 2.1.1 运作：从实例说明43 2.1.2 训练：梯度下降的思想44 2.1.3 训练：梯度下降的公式46 2.1.4 训练：找[0大0]小问题的初次尝试48 2.1.5 训练：Excel的实现 50 2.1.6 重要[0知0]识：批[0大0]小、mini-batch、epoch51 2.2 深度[0学0]习框架MXNet：安装和使用51 2.2.1 计算图：动态与静态52 2.2.2 安装MXNet：准备工作53 2.2.3 在Windows下安装MXNet54 2.2.4 在macOS下安装MXNet：CPU版57 2.2.5 在macOS下安装MXNet：GPU版58 2.2.6 在Linux下安装MXNet59 2.2.7 安装Jupyter演算本59 2.2.8 实例：在MXNet训练神[0经0]元并体验调参60 2.3 神[0经0]网络：运作和训练63 2.3.1 运作：前向传播，与非线性激活的必要性63 2.3.2 运作：非线性激活64 2.3.3 训练：梯度的计算公式66 2.3.4 训练：实例69 2.3.5 训练：Excel的实现70 2.3.6 训练：反向传播71 2.3.7 重要[0知0]识：梯度消失，梯度爆炸72 2.3.8 从几何观点理解神[0经0]网络72 2.3.9 训练：MXNet的实现73 [0第0]3章 深度卷积网络：[0第0]二课 77 3.1 重要理论[0知0]识77 3.1.1 数据：训练集、验证集、测试集77 3.1.2 训练：典型过程79 3.1.3 有监督[0学0]习：回归、分类、标签、排序、Seq2Seq79 3.1.4 无监督[0学0]习：聚类、降维、自编码、生成模型、推荐81 3.1.5 训练的障碍：欠拟合、过拟合82 3.1.6 训练的细节：局部[0极0]值点、鞍点、梯度下降算[0法0]83 3.2 神[0经0]网络的正则化85 3.2.1 修改损失函数：L2和L1正则化85 3.2.2 修改网络架构：Dropout正则化86 3.2.3 更多技巧：集合、多任务[0学0]习、参数共享等86 3.2.4 数据增强与预处理88 3.3 神[0经0]网络的调参89 3.3.1 [0学0]习速率89 3.3.2 批[0大0]小90 3.3.3 初始化方[0法0]92 3.3.4 调参实战：重返TensorFlow游乐场93 3.4 实例：MNIST问题95 3.4.1 重要[0知0]识：SoftMax层、交叉熵损失96 3.4.2 训练代码与网络架构98 3.4.3 MNIST：[亲斤]的Fashion-MNIST数据集101 3.5 网络训练的常见bug和检查方[0法0]103 3.6 网络训练性能的提高104 [0第0]4章 深度卷积网络：[0第0]三课106 4.1 卷积网络：从实例说明106 4.1.1 实例：找橘猫，原始的方[0法0]107 4.1.2 实例：找橘猫，更好的方[0法0]108 4.1.3 实例：卷积和池化108 4.1.4 卷积网络的运作111 4.2 运作：AlphaGo眼中的棋盘112 4.2.1 棋盘的编码113 4.2.2 简化的策略网络115 4.2.3 简化的策略网络：特征层和卷积后的结果116 4.3 卷积神[0经0]网络：进一步了解122 4.3.1 卷积核、滤波器与参数量的计算122 4.3.2 运作和训练的计算123 4.3.3 外衬与步长124 4.3.4 缩小图像：池化与全局池化126 4.3.5 放[0大0]图像：转置卷积127 4.4 实例：用卷积网络解决MNIST问题128 4.4.1 网络架构的定义与参数量的计算129 4.4.2 训练MNIST网络130 4.4.3 在MXNet运行训练后的网络131 4.4.4 调参实例133 4.4.5 在Fashion-MNIST数据集的结果133 4.5 MXNet的使用技巧134 4.5.1 快速定义多个层134 4.5.2 网络的保存与读取135 4.5.3 图像数据的打包和载入135 4.5.4 深入MXNet训练细节136 4.5.5 在浏览器和移动设备运行神[0经0]网络139 [0第0]5章 深度卷积网络：[0第0]四课141 5.1 [0经0]典的深度卷积网络架构142 5.1.1 深度[0学0]习革命的揭幕者：AlexNet142 5.1.2 常用架构：VGG系列145 5.1.3 去掉全连接层：DarkNet系列147 5.2 网络的可视化：以AlexNet为例150 5.3 迁移[0学0]习：精调、预训练等155 5.4 架构技巧：基本技巧157 5.4.1 感受野与缩小卷积核157 5.4.2 使用1×1卷积核158 5.4.3 批规范化160 5.4.4 实例：回顾Fashion-MNIST问题161 5.4.5 实例：训练CIFAR-10模型164 5.5 架构技巧：残差网络与通道组合169 5.5.1 残差网络：ResNet的思想169 5.5.2 残差网络：架构细节171 5.5.3 残差网络：来自于集合的理解与随 [1机1] 深度172 5.5.4 残差网络：MXNet实现，以策略网络为例173 5.5.5 通道组合：Inception模组174 5.5.6 通道组合：XCeption架构，深度可分卷积177 5.5.7 实例：再次训练CIFAR-10模型178 5.6 架构技巧：更多进展181 5.6.1 残差网络进展：ResNext、Pyramid Net、DenseNet181 5.6.2 压缩网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet183 5.6.3 卷积核的变形188 5.7 物体检测与图像分割189 5.7.1 YOLO v1：实时的物体检测网络190 5.7.2 YOLO v2：更快、更强192 5.7.3 Faster R-CNN：准确的物体检测网络194 5.7.4 Mask-RCNN：准确的图像分割网络195 5.8 风格转移197 [0第0]6章 AlphaGo架构综述200 6.1 从AlphaGo到AlphaZero201 6.1.1 AlphaGo v13与AlphaGo v18201 6.1.2 AlphaGo Master与AlphaGoZero202 6.1.3 解决一切棋类：AlphaZero204 6.2 AlphaGo的对弈过程205 6.2.1 策略网络205 6.2.2 来自人类的思路208 6.2.3 蒙特卡洛树搜索与估值问题209 6.2.4 从快速走子估值到价值网络211 6.2.5 从搜索树看策略与价值网络的作用213 6.2.6 策略与价值网络的运作实例215 6.3 AlphaGo中的深度卷积网络架构217 6.4 AlphaGo的训练过程219 6.4.1 原版AlphaGo：策略梯度方[0法0]219 6.4.2 [亲斤]版AlphaGo：从蒙特卡洛树搜索[0学0]习220 6.5 AlphaGo方[0法0]的推广221 [0第0]7章 训练策略网络与实战224 7.1 训练前的准备工作224 7.1.1 棋谱数据225 7.1.2 落子模拟226 7.1.3 终局判断226 7.2 训练代码227 7.2.1 主程序：train.py227 7.2.2 训练参数：config.py233 7.2.3 辅助函数：util.py234 7.2.4 棋盘随 [1机1] 变换：symmetry.py235 7.2.5 训练实例236 7.3 对弈实战237 [0第0]8章 生成式对抗网络：GAN240 8.1 GAN的起源故事240 8.2 GAN的基本原理242 8.2.1 生成模型：从图像到编码，从编码到图像242 8.2.2 GAN的基本效果243 8.2.3 GAN的训练方[0法0]246 8.3 实例：DCGAN及训练过程248 8.3.1 网络架构248 8.3.2 训练代码249 8.4 GAN的更多架构和应用255 8.4.1 图像转移：CycleGAN系列255 8.4.2 生成高分辨率图像：nVidia的改进260 8.4.3 自动提取信息：InfoGAN261 8.4.4 更多应用264 8.5 更多的生成模型方[0法0]266 8.5.1 自编码器：从AE到VAE266 8.5.2 逐点生成：PixelRNN和PixelCNN系列267 8.5.3 将VAE和GAN结合：CVAE-GAN268 [0第0]9章 通向智能之秘272 9.1 计算 [1机1] 视觉的难度272 9.2 对抗样本，与深度网络的特点276 9.3 人工智能的挑战与 [1机1] 遇278 9.3.1 棋类游戏中的电脑陷阱278 9.3.2 偏见、过滤气泡与道德困境280 9.3.3 语言的迷局283 9.3.4 强化[0学0]习、 [1机1] 器人与目标函数286 9.3.5 创造力、审美与意识之谜290 9.3.6 预测[0学0]习： [1机1] 器[0学0]习的前沿293 9.4 深度[0学0]习的理论发展295 9.4.1 反向传播：预测梯度与生物模型295 9.4.2 神[0经0]网络：Capsule与gcForest297 9.4.3 泛化问题300 9.5 深度[0学0]习与人工智能的展望304 9.5.1 工程层面304 9.5.2 理论层面304 9.5.3 应用层面305 跋 人工智能与我们的未来306 附录 深度[0学0]习与AI的网络资源310

《深入理解卷积神经网络：理论基石与实战演进》 引言 在人工智能的浪潮席卷全球的今天，深度学习无疑是推动这场变革的核心驱动力。而在这其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）以其在图像识别、目标检测、自然语言处理等众多领域的卓越表现，成为构建智能系统的基石。本书《深入理解卷积神经网络：理论基石与实战演进》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的视角，去探索卷积神经网络的奥秘。我们不仅会剖析其核心理论，更会聚焦于其在实际应用中的演进与发展，帮助读者建立起坚实的理论根基，并掌握解决实际问题的能力。 第一部分：卷积神经网络的理论基石 第一章：神经科学的启示与早期神经网络探索 要理解现代深度学习的强大，有必要回溯其灵感来源。本章将带领读者穿越回视觉神经科学的早期研究，探讨生物视觉系统如何处理信息，特别是感受野（receptive fields）的概念，这为后来卷积神经网络的设计提供了重要启示。我们将回顾感知机（Perceptron）等早期人工神经网络模型的尝试与局限性，理解它们在解决复杂问题时遇到的挑战，以及这些挑战如何促使研究者不断探索更有效的模型架构。这一部分将为理解CNNs的出现奠定历史和概念基础。 第二章：卷积操作的数学本质与计算效率 卷积神经网络的核心在于“卷积”操作。本章将深入浅出地讲解卷积在数学上的定义，包括离散卷积和连续卷积。我们将详细阐述卷积核（kernel）或滤波器（filter）的作用，以及它们如何通过滑动（sliding）和逐元素乘积（element-wise multiplication）来提取图像中的局部特征，例如边缘、角点、纹理等。更重要的是，我们将深入分析卷积操作如何实现参数共享（parameter sharing）和局部连接（local connectivity），这不仅大大减少了模型的参数数量，提高了训练效率，还使其能够有效地处理具有空间层次结构的输入数据，如图像。 第三章：核心层级解析：卷积层、激活函数与池化层 本章将逐一剖析卷积神经网络中最基本也是最重要的几个组成部分。 卷积层 (Convolutional Layer): 我们将详细讲解卷积层的结构，包括输入通道（input channels）、输出通道（output channels）、卷积核的大小、步长（stride）和填充（padding）等关键参数。理解这些参数如何影响输出特征图（feature maps）的尺寸和内容至关重要。 激活函数 (Activation Function): 激活函数是引入非线性能力的关键。我们将重点介绍ReLU（Rectified Linear Unit）及其变种（如Leaky ReLU、PReLU），分析它们为何能有效解决梯度消失问题，以及它们在深度网络中的作用。同时，也会简要提及Sigmoid和Tanh等传统激活函数及其在特定场景下的应用。 池化层 (Pooling Layer): 池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量，并增强模型的鲁棒性，使其对输入数据的微小位移具有不变性。我们将详细介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的原理和实现方式，并讨论其优缺点。 第四章：深度卷积网络的构建：多层堆叠与连接方式 本章将聚焦于如何将卷积层、激活函数和池化层有效地组织起来，构建出具有深度的卷积神经网络。我们将探讨不同网络层之间的连接方式，包括顺序连接（sequential connection）、残差连接（residual connection）和密集连接（dense connection）等。 顺序堆叠: 介绍最基础的多层感知机（MLP）与CNNs结合的早期网络结构。 残差网络 (ResNet): 深入讲解ResNet的残差块（residual block）如何通过“快捷连接”（skip connection）来缓解深层网络训练中的梯度消失问题，实现更深层次的学习。 密集连接网络 (DenseNet): 分析DenseNet如何通过将每一层与前面所有层进行连接，实现特征的重用和信息的高效流动。 其他连接方式: 简要介绍Inception模块等其他流行的网络模块设计思路。 第五章：损失函数与优化器：指导模型学习的引擎 模型训练的最终目的是最小化损失函数。本章将介绍在图像处理和相关任务中常用的损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）、均方误差（Mean Squared Error, MSE）等，并解释它们各自的适用场景。同时，我们将深入探讨各种优化算法，包括： 梯度下降 (Gradient Descent): 包括批量梯度下降（Batch GD）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）及其变种。 自适应学习率优化器: 详细讲解Adam、RMSprop、Adagrad等优化器的原理，分析它们如何通过自适应地调整学习率来加速收敛并改善训练稳定性。 第六章：正则化技术与防止过拟合 过拟合是训练深度学习模型时普遍存在的问题。本章将系统性地介绍各种有效的正则化技术，以提高模型的泛化能力： Dropout: 详细解释Dropout的原理，即在训练过程中随机“丢弃”一部分神经元，强制网络学习更鲁棒的特征。 L1/L2正则化: 分析L1和L2正则化如何通过惩罚模型权重来抑制过拟合。 早停法 (Early Stopping): 介绍通过监控验证集性能来确定最佳训练轮次的方法。 数据增强 (Data Augmentation): 阐述通过对训练数据进行变换（如旋转、翻转、缩放、裁剪、色彩抖动等）来扩充数据集，增加模型训练的“经验”，从而提高鲁棒性。 第二部分：卷积神经网络的实战演进 第七章：经典卷积神经网络架构的回顾与分析 本章将带领读者回顾深度学习发展史上具有里程碑意义的卷积神经网络架构，深入分析它们的设计理念、创新点以及对后续模型发展的影响。 LeNet-5: 作为最早成功的CNN之一，分析其结构特点和对后世的影响。 AlexNet: 讲解其在大规模图像识别竞赛中的突破性表现，以及ReLU、Dropout等技术的引入。 VGGNet: 分析其通过堆叠小尺寸卷积核的简洁设计，以及在大规模数据集上的优秀性能。 GoogLeNet (Inception): 深入理解Inception模块如何在一个网络层内并行使用不同尺寸的卷积核，以更高效地提取多尺度特征。 ResNet: 再次强调其残差连接的创新，以及在构建极深网络方面的巨大成功。 第八章：目标检测：从Two-Stage到One-Stage的演进 目标检测是计算机视觉领域的另一个核心任务。本章将详细介绍CNN在目标检测中的应用，并梳理其发展脉络： Two-Stage检测器: 讲解R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的原理，它们如何先生成候选区域，再进行分类和回归。 One-Stage检测器: 介绍YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型，分析它们如何直接在一张图中预测边界框和类别，实现更高的检测速度。 Anchor Boxes: 讲解Anchor Box等概念在目标检测中的作用。 第九章：语义分割与实例分割：像素级的理解 分割任务要求模型对图像中的每个像素进行分类。本章将介绍CNN在语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）中的应用： 全卷积网络 (Fully Convolutional Networks, FCNs): 讲解FCNs如何将全连接层替换为卷积层，实现端到端的像素级预测。 U-Net: 分析U-Net在医学图像分割等领域的成功，其编码器-解码器结构和跳跃连接（skip connection）的设计。 Mask R-CNN: 介绍Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN，实现实例分割，即同时识别物体实例并为每个实例生成分割掩码。 第十章：迁移学习与模型微调：高效利用预训练模型 在实际应用中，从零开始训练一个高性能的CNN模型往往需要海量数据和强大的计算资源。本章将深入讲解迁移学习（Transfer Learning）和模型微调（Fine-tuning）的策略，帮助读者如何利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练好的模型，快速适应新的、数据量较小的任务。我们将讨论： 特征提取器 (Feature Extractor): 如何将预训练模型的卷积层作为固定的特征提取器。 模型微调: 如何解冻预训练模型的顶层，并使用新任务的数据进行训练，以适应特定任务。 不同层级的微调策略: 分析在不同任务规模下，选择微调哪些层级的策略。 第十一章：最新的卷积神经网络技术与前沿方向 随着研究的不断深入，CNNs的设计和应用也在不断演进。本章将介绍一些最新的、具有代表性的CNNs技术和前沿研究方向： 注意力机制 (Attention Mechanism): 讲解自注意力（Self-Attention）和通道注意力（Channel Attention）等如何在CNN中引入，增强模型对重要特征的关注能力。 Transformer在CV领域的应用: 讨论Transformer架构如何与CNN结合，或在纯视觉任务中展现出潜力。 模型压缩与高效推理: 介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，以及如何构建轻量级CNN模型，以满足移动端和嵌入式设备的部署需求。 可学习的卷积: 探讨超越固定卷积核的新型卷积方式。 第十二章：卷积神经网络的实际应用案例与挑战 本章将通过具体的应用案例，展示CNNs在各个领域的强大能力，并探讨在实际部署中可能遇到的挑战： 医疗影像分析: 如疾病诊断、肿瘤检测等。 自动驾驶: 如车道线检测、行人识别、交通标志识别等。 安防监控: 如人脸识别、异常行为检测等。 工业检测: 如产品缺陷检测等。 自然语言处理: 如文本分类、情感分析等（尽管RNN/Transformer更为主流，但CNN在某些NLP任务中仍有应用）。 实际部署挑战: 包括计算资源限制、实时性要求、模型鲁棒性、公平性与可解释性等问题。 结论 《深入理解卷积神经网络：理论基石与实战演进》旨在为读者构建一个从基础理论到前沿应用的知识体系。通过系统地学习本书内容，读者将不仅能够深刻理解卷积神经网络的工作原理，更能够掌握如何设计、训练和部署高性能的CNN模型来解决实际问题。人工智能的未来离不开深度学习的进步，而卷积神经网络将继续作为一股强大的力量，塑造我们理解和与世界互动的方式。我们希望本书能成为您在探索深度学习精彩世界的道路上，一份可靠的指南。

评分☆☆☆☆☆

最近工作上涉及到了很多关于视觉方面的项目，而深度卷积网络无疑是处理这类问题的核心技术。我手头已经有一些关于深度学习的入门书籍，但总觉得在对CNN的理解上还不够深入，尤其是在一些高级的网络结构和优化策略方面。这本书的名字《深度卷积网络：原理与实践》就像是为我量身定做的。拿到书后，我非常惊喜于它丰富的图示和清晰的流程图，这些对于理解复杂的算法非常有帮助。我希望书中能够详细介绍那些在业界广泛应用的CNN架构，比如Transformer在视觉领域的应用，以及一些最新的模型，例如EfficientNet等。同时，我也非常期待书中关于模型部署和性能优化的部分，这对于我将模型落地到实际产品中至关重要。我希望这本书能够提供一些经过验证的“实战”技巧，而不是纯粹的理论堆砌，这样我才能在实际工作中快速应用并看到效果。

评分☆☆☆☆☆

终于收到这本《深度卷积网络：原理与实践》了，书的包装很扎实，封皮是那种哑光的质感，摸起来很舒服。封面设计简洁大气，并没有过于花哨的图案，我个人还是比较喜欢这种风格的。迫不及待地翻开第一页，纸张的厚度和印刷质量都相当不错，字迹清晰，排版也很规整，阅读起来不会感到疲劳。虽然我还没有深入研读，但仅仅是初步的浏览，就能感觉到这本书的厚重感和专业性。书名中的“原理与实践”几个字也让我对它充满期待，希望能够系统地学习到深度卷积网络的理论基础，并且在实践部分能够获得宝贵的经验。我特别关注书中关于模型架构的介绍，比如ResNet、Inception等经典模型，希望能了解到它们的设计思想和优缺点。同时，对于训练技巧和调参策略，我也希望这本书能提供一些独到的见解和实用的建议，这样我在实际项目中才能更好地应用。总的来说，这本书给我留下了一个非常好的第一印象，感觉它会是深度学习领域一个不错的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对计算机视觉领域都抱有浓厚的兴趣，而深度卷积网络（CNN）更是这个领域的核心驱动力。每次看到AI在图像识别、生成等方面的突破，都让我对CNN的强大能力感到由衷的赞叹。因此，我一直在寻找一本能够系统地阐述CNN原理，并且包含丰富实践案例的书籍。这本书的出现，让我看到了希望。从其书名和初步的翻阅来看，它似乎能够满足我的学习需求。我特别期待书中能够深入讲解CNN的数学原理，例如反向传播算法在CNN中的具体应用，以及如何通过数学公式来解释模型的学习过程。同时，我也希望在实践部分能够看到一些实际的代码示例，最好是基于TensorFlow或PyTorch等主流深度学习框架，这样我就可以跟着书中的例子进行实际操作，加深理解。我希望通过这本书，能够真正掌握CNN的核心技术，为我未来在计算机视觉领域的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对AI技术充满好奇的学习者，我一直对深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的强大之处感到着迷。从最初了解到它在图像识别、目标检测等领域的惊艳表现，到如今想要深入了解其底层逻辑，我一直在寻找一本能够系统性解答我疑惑的书。这本书恰好满足了我的需求。它的封面设计虽然朴素，但反而透着一种严谨的气质，让我觉得内容一定非常扎实。打开之后，我被其清晰的章节划分和内容安排所吸引。我想重点学习其中的理论部分，特别是关于卷积层、池化层、激活函数等核心组件的数学原理和计算过程。我希望能够理解它们是如何从原始数据中提取有用的特征的。同时，我也非常关注书中在“实践”部分会提供哪些实际操作的指导，比如如何选择合适的网络架构、如何进行模型训练和评估，以及如何处理常见的数据集。我希望这本书能够帮助我建立起一个坚实的知识体系，为我未来在深度学习领域进一步探索打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，完全是出于我近期在图像识别领域遇到的瓶颈。算法调优效果不彰，模型精度提升缓慢，让我一度怀疑自己的理解是否到位。当我在网上看到这本书的推荐时，标题中的“深度卷积网络”几个字瞬间抓住了我的眼球，而“原理与实践”更是精准地击中了我的痛点。下单前，我仔细看了其他读者的评价，虽然有些评价比较泛泛，但其中一些关于“条理清晰”、“讲解透彻”的描述，让我觉得这可能就是我需要的。收到书后，我首先翻阅了目录，发现其结构安排得十分合理，从基础概念的铺垫，到核心模型算法的剖析，再到实际应用的案例分析，层层递进，非常符合学习的逻辑。我特别期待书中关于反向传播算法在卷积网络中的具体实现，以及梯度消失/爆炸等问题的解决方案。此外，书中关于数据增强、正则化技术等实用技巧的介绍，我也非常感兴趣，希望能够从中找到突破瓶颈的方法，让我的项目取得更大的进展。