读国内关于深度学习的书籍，可以看看《深度学习原理与应用实践》，对深度学习原理的介绍比较简略（第3、4章共18页）。只介绍了“神经网络”和“卷积神经网络”，其他类型的深度神经网络（如自动编码器、循环神经网络）没有涉及。

深度学习开源工具Caffe框架和源代码解析的内容比较详细（第5章共60页），重点是卷积神经网络的实践部分。用八章介绍八个图像识别方面的应用场景，如手写数字识别、人脸识别、表情识别、年龄识别等。

最后部分对"深度学习的缺陷”的总结相当坦诚。比如，作者指出：“深度学习的最后阶段竟然变成枯燥、机械、及其耗时的调参工作”，并且自谓：“从事深度学习研究时，像作者这样的研究人员很少能在理论论证、推演方面做出重要贡献。” 为作者的清醒和坦诚点赞！

适合深度学习的初学者、工程师和研究生，其详尽的实验指导有价值。 发现一处笔误：第45页图4-7中，“S3”应为 ”S2”。

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