本书作为该领域的入门书籍，在内容上涵盖深度卷积神经网络的基础知识 和实践应用两大方面。《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》共14 章，分为三个部分：第一部分为绪论；第二部分 （第1～4 章）介绍卷积神经网络的基础知识、基本部件、经典结构和模型压缩等基 础理论内容；第三部分（第5～14 章）介绍深度卷积神经网络自数据准备开始，到 模型参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡数据处 理，最终到模型集成等实践应用技巧和经验。