本书兼顾深度学习的理论和应用，特别强调大规模训练应用案例，引导学生进入深度学习的前沿领域。主要内容有深度学习的核心理论问题：网络拓扑结构设计、网络参数初始化方法、大规模网络训练的优化方法、正则化方法、激活函数的研究方法。教材中引入深度学习在计算机视觉中的大型经典和前沿应用案例，包括图像分类任务、目标检测与跟踪任务、多源遥感数据融合任务、超分辨率任务、图像隐写与图像信息安全任务等内容。本书拥有丰富的数字化资源，扫描每章末二维码即可观看学习。

      本书可供从事深度学习领域的科研人员和研究生使用，也可作为进入深度学习前沿领域的基础教材。