摘要 目录
第一周：认识卷积神经网络 目录
1. 计算机视觉的任务与挑战 目录
2. 从边缘检测认识卷积 目录
2.1. 边缘检测示例 目录
2.2. 更多边缘检测的内容 目录
3. 卷积层 目录
3.1. padding 目录
3.2. 卷积步长 目录
3.3. 卷积为什么有效？ 目录
3.4. 最简单的CNN：单层卷积网络 目录
3.5. 简单卷积网络示例 目录
4. 池化层 目录
5. 卷积神经网络示例 目录
6. 为什么使用卷积？ 目录
第二周：经典卷积网络实例探究 目录
1. 为什么要进行实例探究？ 目录
2. 经典网络 目录
2.1. LeNet-5 目录
2.2. AlexNet 目录
2.3. VGG-16 目录
3. 残差网络 目录
3.1. 什么是残差网络？ 目录
3.2. 残差网络为什么有用？ 目录
4. 谷歌的Inception网络 目录
4.1. Network in Network以及1x1卷积 目录
4.2. Inception网络 目录
