具体描述
卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一，本书作为该领域的入门读物，假定读者的机器学习知识为零，并尽可能少地使用数学知识，从机器学习的概念讲起，以卷积神经网络的最新发展结束。本书首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络及卷积神经网络实战和卷积神经网络的发展。针对每个关键知识点，书中给出了基于 NumPy 的代码实现以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。本书既可以作为卷积神经网络的教材，也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。
作者简介
单建华
安徽工业大学教授，1998年中国科学技术大学本科，硕博连读。博士毕业后一直从事图像处理，模式识别研究，最几年研究深度学习，特别是卷积神经网络。
目录信息
第1章 机器学习简介 2
1.1 引言 2
1.2 基本术语 3
1.3 重要概念 5
1.4 图像分类 12
1.5 MNIST数据集简介 15
第2章 线性分类器 17
2.1 线性模型 17
2.1.1 线性分类器 18
2.1.2 理解线性分类器 19
2.1.3 代码实现 21
2.2 softmax损失函数 22
2.2.1 损失函数的定义 23
2.2.2 概率解释 24
2.2.3 代码实现 25
2.3 优化 26
2.4 梯度下降法 26
2.4.1 梯度的解析意义 27
2.4.2 梯度的几何意义 29
2.4.3 梯度的物理意义 29
2.4.4 梯度下降法代码实现 29
2.5 牛顿法 30
2.6 机器学习模型统一结构 31
2.7 正则化 33
2.7.1 范数正则化 34
2.7.2 提前终止训练 37
2.7.3 概率的进一步解释 38
第3章 神经网络 39
3.1 数学模型 39
3.2 激活函数 41
3.3 代码实现 44
3.4 学习容量和正则化 45
3.5 生物神经科学基础 48
第4章 卷积神经网络的结构 50
4.1 概述 50
4.1.1 局部连接 51
4.1.2 参数共享 52
4.1.3 3D特征图 52
4.2 卷积层 53
4.2.1 卷积运算及代码实现 54
4.2.2 卷积层及代码初级实现 57
4.2.3 卷积层参数总结 63
4.2.4 用连接的观点看卷积层 64
4.2.5 使用矩阵乘法实现卷积层运算 67
4.2.6 批量数据的卷积层矩阵乘法的代码实现 69
4.3 池化层 74
4.3.1 概述 74
4.3.2 池化层代码实现 76
4.4 全连接层 79
4.4.1 全连接层转化成卷积层 80
4.4.2 全连接层代码实现 82
4.5 卷积网络的结构 83
4.5.1 层的组合模式 83
4.5.2 表示学习 86
4.6 卷积网络的神经科学基础 87
第二部分 优化篇
第5章 基于梯度下降法的最优化方法 90
5.1 随机梯度下降法SGD 91
5.2 基本动量法 93
5.3 Nesterov动量法 95
5.4 AdaGrad 95
5.5 RMSProp 97
5.6 Adam 98
5.7 AmsGrad 99
5.8 学习率退火 99
5.9 参数初始化 100
5.10 超参数调优 101
第6章 梯度反向传播算法 104
6.1 基本函数的梯度 104
6.2 链式法则 105
6.3 深度网络的误差反向传播算法 107
6.4 矩阵化 109
6.5 softmax损失函数梯度计算 111
6.6 全连接层梯度反向传播 112
6.7 激活层梯度反向传播 113
6.8 卷积层梯度反向传播 115
6.9 最大值池化层梯度反向传播 118
第三部分 实战篇
第7章 训练前的准备 124
7.1 中心化和规范化 124
7.1.1 利用线性模型推导中心化 125
7.1.2 利用属性同等重要性推导规范化 126
7.1.3 中心化和规范化的几何意义 128
7.2 PCA和白化 128
7.2.1 从去除线性相关性推导PCA 129
7.2.2 PCA代码 130
7.2.3 PCA降维 131
7.2.4 PCA的几何意义 133
7.2.5 白化 134
7.3 卷积网络在进行图像分类时如何预处理 135
7.4 BN 136
7.4.1 BN前向计算 136
7.4.2 BN层的位置 137
7.4.3 BN层的理论解释 138
7.4.4 BN层在实践中的注意事项 139
7.4.5 BN层的梯度反向传播 140
7.4.6 BN层的地位探讨 141
7.4.7 将BN层应用于卷积网络 141
7.5 数据扩增 142
7.6 梯度检查 144
7.7 初始损失值检查 146
7.8 过拟合微小数据子集 146
7.9 监测学习过程 147
7.9.1 损失值 147
7.9.2 训练集和验证集的准确率 148
7.9.3 参数更新比例 149
第8章 神经网络实例 150
8.1 生成数据 150
8.2 数据预处理 152
8.3 网络模型 153
8.4 梯度检查 156
8.5 参数优化 158
8.6 训练网络 159
8.7 过拟合小数据集 162
8.8 超参数随机搜索 162
8.9 评估模型 165
8.10 程序组织结构 165
8.11 增加BN层 167
8.12 程序使用建议 171
第9章 卷积神经网络实例 172
9.1 程序结构设计 173
9.2 激活函数 173
9.3 正则化 174
9.4 优化方法 175
9.5 卷积网络的基本模块 176
9.6 训练方法 181
9.7 VGG网络结构 186
9.8 MNIST数据集 197
9.9 梯度检测 199
9.10 MNIST数据集的训练结果 202
9.11 程序使用建议 205
第10章 卷积网络结构的发展 206
10.1 全局平均池化层 206
10.2 去掉池化层 208
10.3 网络向更深更宽发展面临的困难 209
10.4 ResNet向更深发展的代表网络 210
10.5 GoogLeNet向更宽发展的代表网络 213
10.6 轻量网络 215
10.6.1 1×1深度维度卷积代码实现 217
10.6.2 3×3逐特征图的卷积代码实现 219
10.6.3 逆残差模块的代码实现 222
10.7 注意机制网络SENet 223
· · · · · · (收起)
读后感
我是本书作者，关于第二楼说法。 开头一字不差的抄西瓜书，回复：请问哪段一字不差抄袭，请发言之前仔细对照两本书内容！本书之所以举西瓜为例，是向西瓜书致敬，我完全可以举别的例子。 解释不到位（怀疑作者自己就没搞懂），回复：请问哪里解释不到我，麻烦您指出，我好学习...
评分我是本书作者，关于第二楼说法。 开头一字不差的抄西瓜书，回复：请问哪段一字不差抄袭，请发言之前仔细对照两本书内容！本书之所以举西瓜为例，是向西瓜书致敬，我完全可以举别的例子。 解释不到位（怀疑作者自己就没搞懂），回复：请问哪里解释不到我，麻烦您指出，我好学习...
评分我是本书作者，关于第一楼说法。 有些地方讲的比较深偏数理，所以不太适合初学者。回复：本书明确说了本书适合不同读者，可以看不同的章节。何为初学者，难度初学者就不需具备任何知识，可以从零学好学深深度学习技术！注意本书不是科普书，公式是必要的，不通过简单公式是不可...
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用户评价
我翻阅这本书主要是想了解如何利用最新的模型架构，比如Transformer或者更高效的注意力机制，来解决自然语言处理任务中的长距离依赖问题。我对书中能否提供一些基于最新研究成果的代码实例非常期待，比如如何高效地实现自注意力机制的矩阵运算，或者在不同硬件平台上进行推理速度的基准测试。遗憾的是，书中的案例和示例代码似乎停留在几年前的标准模型范式上，对于近两年迅猛发展的模型演进和结构创新，关注度明显不足。我希望能看到如何利用现代框架的自动微分系统来构建更复杂的、非标准的前向/后向传播逻辑，而不是仅限于标准的层级堆叠。另外，在模型部署和线上服务方面，书中几乎没有涉及如何将训练好的模型转换成轻量级格式（如ONNX），或如何使用TensorRT等工具进行加速推理的内容。因此，这本书更像是一部优秀的教科书，用于打下坚实的理论基础，但在紧跟行业最新技术潮流和提供生产环境的解决方案方面，显得稍显滞后和保守。
评分书中的排版和图示清晰易懂，这一点值得称赞，使得复杂的概念在视觉上得到了很好的简化。我特别关注了关于模型泛化能力和正则化策略的部分，期待能从中学习到如何避免过拟合，构建出在未知数据上表现稳健的模型。书中虽然提及了Dropout和L2正则化等常见方法，但对于更高级的正则化技术，比如Batch Normalization的深度原理分析，或者使用对抗性训练（Adversarial Training）来增强模型鲁棒性的细节讨论，却着墨不多。作为一个对模型稳定性有较高要求的开发者，我希望看到作者能分享更多关于如何在超参数搜索空间中有效地探索，以及如何利用早停法（Early Stopping）进行精准控制的经验。此外，关于如何利用迁移学习（Transfer Learning）来解决小样本问题，书中也只是蜻蜓点水地提了一下，没有给出基于现有主流预训练模型的具体操作流程和性能对比。总的来说，这本书在基础概念的普及上做得不错，但在涉及模型性能优化和前沿应用拓展的深度上，仍有提升空间，让人感觉像是在一个开阔的田野上远眺，但缺少深入探索具体细节的路径指引。
评分这本书的语言风格是相当学术化的，行文严谨，逻辑链条清晰，这对于理解一些基础的数学概念是很有帮助的。我原本以为书中会包含大量关于高效利用GPU进行并行计算的实战技巧，或者讨论如何使用多GPU进行模型训练的分布式策略。毕竟，在处理大规模数据集时，计算效率是决定项目成败的关键因素之一。然而，全书对于高性能计算和并行化处理的篇幅非常有限，更侧重于单机环境下的串行计算流程描述。比如，在构建循环神经网络（RNN）的章节中，作者详细讲解了梯度反向传播的机制，这固然重要，但对于如何通过诸如梯度裁剪（Gradient Clipping）来解决长序列中的梯度爆炸问题，或者如何优化LSTM单元的计算效率，却没有提供足够的代码层面的优化建议。对于追求极致性能的工程师而言，这类实用性极强的工程细节的缺失，无疑是一个遗憾。这本书在理论构建上打下了坚实的基础，但距离成为一本“工程宝典”还差了一些“火候”，特别是关于速度和规模化部署的讨论。
评分这本书的案例分析环节是我重点阅读的部分，我希望通过具体的应用场景，比如图像分类或目标检测的实际流程，来检验理论知识的实用性。我关注的是如何将多层卷积网络（CNN）有效地集成到端到端的系统中，特别是涉及到数据增强（Data Augmentation）的精妙设计，以及如何针对特定数据集的特点来调整特征提取器的深度和宽度。然而，书中所选用的数据集和应用场景似乎较为基础和传统，缺乏对当前工业界更具挑战性的复杂场景（如3D点云处理或视频序列分析）的探讨。例如，在目标检测部分，对Faster R-CNN或YOLO等经典框架的讲解详尽，但对于更现代、更快的单阶段检测器（如EfficientDet）的架构创新点和背后的效率考量，却未有深入的剖析。同时，在涉及到模型的可解释性（Explainability）方面，书中仅简略提及了Grad-CAM等可视化工具，但没有深入讲解如何利用这些工具来诊断模型的决策过程，从而指导模型的改进。这本书提供了扎实的构建模块，但缺乏将这些模块组装成解决前沿复杂问题的“工程蓝图”。
评分这本关于深度学习的书籍，封面设计简洁大气，装帧精良，初拿到手时便感觉分量十足。我本是抱着学习先进技术的心态来翻阅的，期望能在其中找到一些对当前热门的机器学习框架如TensorFlow或PyTorch的深入剖析，以及如何在实际项目中应用这些模型解决复杂问题的实战案例。特别是对于那些在数据预处理、模型调优以及性能评估方面有独到见解的章节，我给予了极大的关注。然而，阅读过程中我发现，书中对这些前沿技术的讲解相对宏观，缺乏对底层算法的精细化推导和代码层面的具体实现步骤的详述。例如，在讨论优化器收敛性时，作者更多地引用了理论结论，而没有深入探讨不同优化器在特定数据集上的实际表现差异和背后的数学原理。这使得我这个渴望“知其所以然”的读者感到有些意犹未尽，期待能看到更多实打实的工程经验和代码片段，而不是停留在概念的层面。整本书的结构安排尚可，但内容深度上未能完全满足一个希望将理论转化为实践的读者的需求，感觉更像是一本面向初学者的概览性读物。
评分内容编排的比较合理，有些地方讲的比较深偏数理，所以不太适合初学者。 整本书散发着浓浓的贫穷的味道，作者宁愿用一些很复杂的术语，大段大段的讲解，也不愿意花点小钱请插画师来画张图，我读着读着脑海中就仿佛浮 现出一个在水中挣扎的想要抓住金斧头的贪婪财主作家。。。 省钱，是这本书过于复杂，不好读懂的原因之一
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评分内容编排的比较合理，有些地方讲的比较深偏数理，所以不太适合初学者。 整本书散发着浓浓的贫穷的味道，作者宁愿用一些很复杂的术语，大段大段的讲解，也不愿意花点小钱请插画师来画张图，我读着读着脑海中就仿佛浮 现出一个在水中挣扎的想要抓住金斧头的贪婪财主作家。。。 省钱，是这本书过于复杂，不好读懂的原因之一
评分抄袭明显（开头一字不差的抄西瓜书）；解释不到位（怀疑作者自己就没搞懂）；整篇贴代码; 本书P58页，"程序能替代千言万语"，这句话我非常不同意！！！ 搞懂原理才容易写出程序，而直接看代码工程量浩大。 本书P54介绍卷积竟然使用数学公式，直接画图不行吗？ 为啥挑复杂的。 本书4.1.1和4.1.2 与4.2.4重复！建议一开始就说明清楚，两个融合到一起。 本书的前言所说和内容不符。（“我尽量少的使用数学知识”，然而书中代码和公式一堆）。我建议作者好好看看《python神经网络编程》这本书。 P85页，卷积神经网络上千层？？！！！！ 请问知道现在能训练到多少层吗？ P87 抄袭《深度学习》(花书)的P221。我不明白抄袭这么多为啥还写的"著"，应该写成编，出版社不查重？
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