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出版者:科学出版社

作者:潘瑜

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2006-2

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030169600

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络安全
• 网络安全
• 信息安全
• 网络技术
• 安全技术
• 数据安全
• 渗透测试
• 防火墙
• 入侵检测
• 安全防护

《深度学习在图像识别中的应用》 内容简介： 本书聚焦于深度学习技术在图像识别这一热门领域的最新进展与深度应用。不同于传统的图像处理方法，深度学习凭借其强大的特征学习能力，极大地革新了图像识别的性能边界。本书将带领读者从理论基础出发，逐步深入到前沿的深度学习模型及其在图像识别中的具体实现与优化。 第一章：深度学习基础回顾 本章将作为读者进入深度学习图像识别世界的基石。首先，我们将简要回顾神经网络的基本概念，包括神经元模型、激活函数、前向传播与反向传播算法。在此基础上，我们将重点介绍深度学习的核心驱动力——多层神经网络的优势，以及深度学习与传统机器学习在特征提取方式上的根本区别。 神经网络的演进： 从感知机到多层感知机（MLP），理解神经元连接和权重调整的原理。 核心激活函数： sigmoid, tanh, ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU），探讨它们在缓解梯度消失问题中的作用。 损失函数与优化器： 介绍常见的损失函数（如交叉熵损失、均方误差）以及梯度下降、随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等优化算法，阐述它们如何驱动模型学习。 深度学习的优势： 强调自动特征学习在处理复杂数据（如图像）时的强大能力，避免了手工设计特征的繁琐与局限性。 第二章：卷积神经网络（CNN）的原理与构建 卷积神经网络（CNN）是深度学习在图像识别领域最成功的模型架构之一。本章将详细解析CNN的核心组成部分及其工作机制。我们将深入理解卷积层、池化层、全连接层在特征提取和降维中的作用，并介绍如何构建一个基本的CNN模型。 卷积层： 详细讲解卷积操作，包括卷积核（滤波器）的尺寸、步长（stride）、填充（padding），以及感受野的概念。解释卷积层如何捕捉图像的空间层次特征，如边缘、纹理等。 激励与激活： 再次强调激活函数在引入非线性、增强模型表达能力中的重要性。 池化层： 介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），阐述它们如何实现特征下采样，减少参数数量，提高模型对平移、旋转等变换的鲁棒性。 全连接层： 解释全连接层如何将前面提取到的高层特征进行整合，并最终映射到类别概率。 经典的CNN架构： 简要介绍LeNet-5、AlexNet等早期CNN模型的结构，为理解后续更复杂的模型奠定基础。 第三章：主流卷积神经网络架构详解 本章将深入探讨一系列在图像识别任务中表现卓越的经典与现代CNN架构。我们将分析它们在网络结构设计上的创新之处，如残差连接、深度可分离卷积、注意力机制等，以及这些创新如何解决深度网络训练中的难题并提升识别精度。 VGGNet： 分析其简单而深邃的结构，强调小尺寸卷积核堆叠的重要性。 GoogLeNet（Inception系列）： 重点讲解Inception模块，阐述其如何并行提取不同尺度的特征，并引入1x1卷积进行维度约减。 ResNet（残差网络）： 深入理解残差连接（shortcut connection）的概念，解释其如何有效解决深度网络中的梯度消失和退化问题，使训练极深的网络成为可能。 DenseNet（稠密连接网络）： 介绍其稠密连接的特点，即每一层都与其前面所有层直接连接，进一步促进特征重用和信息流动。 MobileNet系列与ShuffleNet： 探讨轻量级网络的设计思想，如深度可分离卷积，旨在满足移动端和嵌入式设备对模型大小和计算效率的要求。 SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）： 讲解通道注意力机制，让模型能够自适应地调整特征通道的重要性。 第四章：迁移学习与模型微调 在许多实际应用场景中，从零开始训练一个大型CNN模型可能面临数据量不足或计算资源有限的问题。本章将重点介绍迁移学习（Transfer Learning）的概念与技术，阐述如何利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型，通过微调（Fine-tuning）来解决特定任务的图像识别问题。 迁移学习的原理： 解释预训练模型学习到的通用图像特征，如何在新的任务中复用。 预训练模型选择： 介绍常用的预训练模型（如ResNet50, VGG16, InceptionV3等）及其在不同任务下的适用性。 微调策略： 详细讲解冻结部分层、只训练最后几层，或对所有层进行小幅度更新的策略。 数据增强技术： 介绍几何变换（翻转、旋转、缩放）、颜色抖动、随机裁剪等数据增强方法，以扩充训练数据集，提高模型泛化能力。 应对小样本学习： 探讨在极小样本情况下，迁移学习与半监督学习、度量学习结合的应用。 第五章：图像识别的典型应用场景 本章将展示深度学习在图像识别领域的广泛应用，通过具体的案例分析，帮助读者理解理论知识如何在实践中落地，以及不同应用场景对模型设计和优化提出的挑战。 图像分类： 介绍标准的图像分类任务，如识别图片中的物体是什么（猫、狗、汽车等），以及多标签分类。 物体检测（Object Detection）： 讲解如何在图像中定位并识别出多个物体，包括单阶段检测器（如YOLO, SSD）和双阶段检测器（如Faster R-CNN）的原理。 图像分割（Image Segmentation）： 区分语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation），介绍U-Net, Mask R-CNN等代表性模型。 人脸识别： 探讨人脸检测、关键点定位、身份验证等子任务，以及ArcFace, CosFace等损失函数的设计。 医学影像分析： 介绍深度学习在疾病诊断、影像增强、病灶检测等方面的应用，如乳腺癌检测、肺结节识别。 自动驾驶： 阐述深度学习在车道线检测、交通标志识别、行人检测、障碍物识别等中的关键作用。 第六章：模型评估与优化 一个优秀的图像识别模型不仅需要准确率高，还需要满足一定的性能要求。本章将介绍如何科学地评估模型的性能，并探讨提升模型性能和效率的各种优化技术。 评估指标： 详细解释准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、IoU（Intersection over Union）等在不同任务下的含义和计算方法。 混淆矩阵： 理解混淆矩阵如何直观地展示模型的分类错误情况。 过拟合与欠拟合： 分析模型过拟合和欠拟合的原因，并介绍正则化（L1/L2正则化、Dropout）、早停（Early Stopping）等缓解方法。 模型压缩与加速： 介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以减小模型体积，提高推理速度。 超参数调优： 讨论网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等超参数搜索策略。 第七章：前沿进展与未来展望 本章将带领读者回顾深度学习在图像识别领域的一些前沿技术和研究方向，并对未来的发展趋势进行展望。 Transformer在视觉中的应用： 介绍Vision Transformer（ViT）及其变种，探讨其在图像识别任务中的潜力，以及与CNN的融合。 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 讲解无标签数据如何通过设计代理任务（Pretext Tasks）进行预训练，以减少对标注数据的依赖。 小样本学习（Few-Shot Learning）与零样本学习（Zero-Shot Learning）： 探讨如何让模型在仅见过少量甚至未见过目标类别的情况下进行识别。 可解释性AI（Explainable AI - XAI）： 介绍Grad-CAM、LIME等方法，以理解深度学习模型做出决策的原因，增强模型的透明度。 联邦学习（Federated Learning）在图像识别中的应用： 探讨如何在保护数据隐私的前提下，进行分布式模型的训练。 生成对抗网络（GANs）与图像生成： 简要介绍GANs在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的应用。 通过本书的学习，读者将能够系统地掌握深度学习在图像识别领域的理论知识和实践技能，能够独立分析和解决各种图像识别相关的实际问题，并对该领域的最新发展保持敏锐的洞察力。

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这本书的封面设计非常引人注目，深邃的蓝色调搭配闪烁着数字光芒的符号，一下子就抓住了我的眼球。我本以为它会是一本侧重于基础理论讲解的教材，但翻开目录才发现，内容深度远超我的预期。作者似乎非常擅长将复杂的概念用生动的比喻串联起来，读起来一点都不枯燥。尤其是在谈到**现代加密算法原理**那一部分，我以前总觉得那些数学公式晦涩难懂，但书中通过一个精心构建的场景模拟，将公钥基础设施（PKI）的工作流程讲得清晰透彻，让我对证书的签发、验证和吊销过程有了直观的认识。它没有陷入那种教科书式的堆砌定义，而是更像一位经验丰富的工程师在手把手教你如何构建一个可靠的安全系统。我尤其欣赏作者在介绍**威胁建模方法论**时的那种系统性思维，它不像市面上很多书籍只讲工具和技术，而是强调从业务和资产角度出发，去主动识别和量化风险，这对于我们团队进行项目安全规划时提供了极大的帮助。总的来说，这是一本兼具广度与深度的入门级进阶读物，能让初学者快速上手，也能让有经验的从业者找到新的启发点。

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这本书的阅读体验简直是一场对**网络协议底层机制**的深度潜水之旅。我一直对TCP/IP协议栈的安全性存有疑虑，尤其关注那些看似不起眼的头部信息篡改和序列号预测问题。这本书没有停留在OSI七层模型的表面介绍，而是直接切入了数据包的实际结构，甚至详细解析了不同操作系统在处理ICMP、ARP等协议时的微妙差异和潜在漏洞。例如，书中对**路由协议（如BGP/OSPF）的劫持与注入攻击**的分析，简直是教科书级别的拆解，不仅展示了攻击的原理，还详细对比了现有主流的缓解措施，如RPKI的部署挑战。我花了整整一个周末的时间，对照着Wireshark的抓包记录来验证书中的每一个攻击向量和防御机制，发现书中的案例分析精确到了字节级别。这种细致入微的讲解方式，极大地满足了我这种喜欢“刨根问底”的读者。它不是那种只告诉你有漏洞，然后甩给你一个补丁让事了的“快餐式”安全读物，而是真正让你理解“为什么会这样”，以及“如何从根源上杜绝它”的硬核技术手册。

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我是一名专注于**应用层安全**的开发者，拿到这本书时，我最期待的是它对常见Web漏洞的深入剖析。坦白说，市面上关于XSS、CSRF的资料太多了，我希望能找到一些更有新意的内容。这本书确实没有让我失望，它对**浏览器安全模型和同源策略（CSP）**的讲解，远远超越了我之前阅读过的任何资料的深度。作者不仅详细梳理了CSP的各个指令（如`script-src`, `object-src`）的演变历史和兼容性陷阱，还引入了现代前端框架（如React/Vue）在处理数据绑定时引入的新型混淆风险。更让我眼前一亮的是，它对**Server-Side Request Forgery (SSRF)**攻击的分类和防御策略进行了非常系统的梳理，特别是针对云原生环境下，如何防范通过元数据服务（如AWS IMDSv2）发起的攻击，提供了非常具体的代码级指导。这本书仿佛是把安全审计师和架构师的经验总结成册，每一个章节都充满了实战的智慧，读完后感觉自己对如何构建健壮的现代化Web应用又多了一层坚实的防护网。

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对于我这种倾向于理解**安全策略和合规性框架**的读者来说，本书的价值在于其宏观的视野和对行业标准的精准把握。它并没有花费大量篇幅去演示如何使用Metasploit进行渗透测试，而是将重点放在了“治理”层面。书中对**ISO 27001体系的实施路径**和**NIST网络安全框架（CSF）**的解读非常到位，不仅仅是罗列条款，而是结合了企业实际运营中的痛点，阐述了如何将这些框架从“纸面规定”转化为“日常行动”。例如，在谈到事件响应计划（IRP）时，作者提供了一套非常实用的“分级响应矩阵”，帮助企业根据事件的严重程度和影响范围，快速决策是否启动最高级别的响应流程。这对于我们管理层在制定年度安全预算和资源分配时，提供了极强的理论支撑和决策依据。它让我认识到，安全技术是手段，而安全管理才是基石，这本书很好地平衡了这两者，避免了陷入纯粹的技术细节而忽略了管理上的宏观布局。

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这本书的排版和图示设计简直是艺术品级别的。我是一个视觉学习者，很多抽象的概念如果无法被可视化，对我来说理解起来会非常困难。这本书在这方面做得极其出色。它大量使用了**信息流图、状态转换图和攻击路径拓扑图**来解释复杂的安全协议和攻击链。举个例子，在阐述**零信任架构（ZTA）**的实施模型时，它用一个三维的动态图清晰地展示了传统边界防御到基于身份和上下文访问控制的转变过程，每一个决策点、每一个策略引擎的介入都看得一清二楚。对比我之前读过的其他书籍，那些图表往往是静态且信息过载的，而这本书的图示仿佛是专为快速理解而精心设计的辅助工具。这种对阅读体验的尊重，使得我能够在高强度学习中保持专注和高效。即便是涉及一些比较底层的**硬件安全模块（HSM）**的工作原理，也能通过精美的流程图快速掌握其密钥管理和操作隔离的核心思想，大大降低了认知负荷。

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