唐宇迪深度学习框架-Caffe使用案例视频课程

数据理解及处理 分析典型场景中的典型数据，结合具体的算法，对数据进行处理 1. 结构化数据，如何对数据进行读取，进行组织。

2. 图像数据，在实际应用过程中的处理方法，怎样做数据的预处理、进行数据增强等。

3. 时序信号，将单点的数据如何组合成一个序列，以及对序列数据处理的基本方法。

三、技术路径设计 针对具体的场景设计特定的神经网络模型，对典型数据适配的网络结构进介绍。 1.DNN 模型搭建的基本原则