Caffe2 - 簡介

在過去幾年裡，深度學習已成為機器學習領域的一大趨勢。它已成功應用於解決視覺、語音識別和自然語言處理（NLP）等領域先前無法解決的問題。深度學習正在應用於更多領域，並展現出其有效性。

Caffe（用於快速特徵嵌入的卷積架構）是一個由伯克利視覺與學習中心（BVLC）開發的深度學習框架。Caffe 專案由楊慶雄在加州大學伯克利分校攻讀博士學位期間建立。Caffe 提供了一種簡單的方法來試驗深度學習。它使用 C++ 編寫，並提供Python和Matlab的繫結。

它支援許多不同型別的深度學習架構，例如CNN（卷積神經網路）、LSTM（長短期記憶）和 FC（全連線）。它支援 GPU，因此非常適合涉及深度神經網路的生產環境。它還支援基於 CPU 的核心庫，例如NVIDIA的 CUDA 深度神經網路庫(cuDNN)和英特爾數學核心庫(Intel MKL)。

2017 年 4 月，美國社交網路服務公司 Facebook 宣佈推出 Caffe2，其中現在包括 RNN（迴圈神經網路），並在 2018 年 3 月，Caffe2 合併到 PyTorch 中。Caffe2 的建立者和社群成員建立了用於解決各種問題的模型。這些模型作為預訓練模型提供給公眾。Caffe2 幫助建立者使用這些模型並建立自己的網路，以便對資料集進行預測。

在深入瞭解 Caffe2 的細節之前，讓我們先了解一下機器學習和深度學習之間的區別。這對於理解如何在 Caffe2 中建立和使用模型至關重要。

機器學習與深度學習

在任何機器學習演算法中，無論是傳統的還是深度學習的，資料集中的特徵選擇對於獲得所需的預測準確率都起著極其重要的作用。在傳統的機器學習技術中，特徵選擇主要由人工檢查、判斷和深厚的領域知識來完成。有時，您可能會尋求一些經過測試的特徵選擇演算法的幫助。

下圖描繪了傳統的機器學習流程：

在深度學習中，特徵選擇是自動的，並且是深度學習演算法本身的一部分。如下圖所示：

在深度學習演算法中，特徵工程是自動完成的。通常，特徵工程非常耗時，並且需要具備良好的領域專業知識。為了實現自動特徵提取，深度學習演算法通常需要大量資料，因此，如果您只有數千或數萬個數據點，深度學習技術可能無法為您提供令人滿意的結果。

對於更大的資料集，與傳統的機器學習演算法相比，深度學習演算法可以產生更好的結果，並且額外的好處是減少或無需進行特徵工程。