本书的优势

（1）本书在方向上偏重于使用卷积神经网络及其相关变化的模型，在TensorFlow框架上进行图像特征提取、图像识别以及具体应用，这在世面上鲜有涉及。

（2）本书并非枯燥的理论讲解，而是笔者阅读和参考了大量最新文献作出的归纳总结，在这一点上本书与其他编程书籍有本质区别。本书的例子都是来自于现实世界中对图像分辨和特征的竞赛优胜模型，通过介绍这些例子可以使得读者更深一步地了解和掌握其内在的算法和本质。

（3）本书作者有长期研究生和本科生教学经验，通过通俗易懂的语言对全部内容进行讲解，深入浅出地介绍了反馈神经网络和卷积神经网络理论体系的全部知识点，并在程序编写时使用官方推荐的TensorFlow最新框架进行程序设计，帮助读者更好地使用最新的模型框架，理解和掌握TensorFlow程序设计的精妙之处。

（4）作者认为，掌握和使用深度学习的人才应在掌握基本知识和理论的基础上，重视实际应用程序开发能力和解决问题能力的培养。因此，本书结合作者在实际工作中遇到的大量实际案例进行分析，抽象化核心模型并给出具体解决方案，全部示例程序均提供了相应的代码供读者学习。