来源：专知本文多图，建议阅读5分钟本文深入探讨了基于神经网络的计算机视觉深度学习方法的细节。
[导读 ]李飞飞老师的CS231N课程《卷积神经网络视觉识别》被奉为经典，最新季已经于3月30号开始了！众多想学习深度卷积神经网络的同学，可不能错过！第二讲《图像分类》，系统新概述最近技术总结。
地址：
http://cs231n.stanford.edu/index.html
计算机视觉已经在我们的社会中无处不在，随着搜索、图像理解、apps、地图、医学、无人机和自动驾驶汽车等领域的应用，计算机视觉已经在我们的社会中无处不在。
这些应用程序的核心是视觉识别任务，如图像分类和对象检测。神经网络方法的最新发展极大地提高了这些最先进的视觉识别系统的性能。本课程深入探讨了基于神经网络的计算机视觉深度学习方法的细节。
在本课程中，学生将学习如何实现、训练和调试自己的神经网络，并对计算机视觉的前沿研究有详细的了解。我们将涵盖学习算法，神经网络架构，和实际工程技巧的训练和微调网络的视觉识别任务。
任课导师
导师由李飞飞教授和Kevin Zakka (Head TA)领衔教授。
第二讲
编辑：于腾凯
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