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这份指南是写给那些从未训练过模型、又不想先啃一堆理论再动手的程序员。整份教程只围绕一个具体目标展开：搭建一个卷积神经网络，让它能分辨出从未见过的照片里是海豚还是海马。作者有意绕开那些数学味很重的原理推导，直接用 Caffe 和 NVIDIA DIGITS 这些现成工具，让你边做边学——从整理图像数据集、从零训练网络，到用 AlexNet 和 GoogLeNet 这类预训练模型做微调来提升准确率，每一步都落在实操上。因为仓库放在 GitHub 上并且接受 pull request，作者把它当成一份活文档，随时欢迎别人指正补充。如果你想找一条低门槛的路子，亲手体验图像分类到底是怎么回事，这里是个不错的起点。