1-9 Caffe实用技巧介绍（特殊层添加、fine-tuning、学习率使用技巧、参数共享技巧）
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笔记
第1章 Caffe实战入门-基础篇
1-1 Caffe介绍
1-2 Caffe与其他框架的优缺点对比
1-3 Caffe中的基本概念
1-4 Caffe环境配置
1-5 Caffe源码解读
1-6 Caffe配置文件介绍（solver.prototxt、train_test.prototxt、deploy.prototxt）
1-7 Caffe可视化工具
1-8 深度学习标准层在caffe中定义
1-9 Caffe实用技巧介绍（特殊层添加、fine-tuning、学习率使用技巧、参数共享技巧）
1-10 Caffe网络通用设计技巧
1-11 linux 脚本使用介绍（Caffe创建lmdb数据集、linux caffe脚本使用说明）
第2章 Caffe实战入门课程—实战篇
2-1 带你设计一个Caffe网络，用于分类任务
2-2 lmdb格式数据打包
2-3 使用pycaffe生成solver配置
2-4 使用pycaffe生成caffe测试和训练网络
2-5 Cifar/mnist 任务实战之网络训练
2-6 Cifar/mnist 任务实战之网络测试
第3章 课程总结
3-1 课程总结和展望
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