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该网络的特点在于结构规整,通过反复堆叠3x3的卷积,卷积核数量逐渐加倍来加深网络,后续的很多CNN结构都采用了这种3x3卷积思想,这是一个很大的影响。ZFNet和OverFeat都使用了更小的卷积核,更小的步长来提升AlexNet的表现,相比之下,VGG则是探索CNN的深度,通过固定其它参数,然后稳定地叠加深度。 网络结构: 如下...
4、AlexNet在fc6、fc7全连接层引入了drop out的功能。dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率(AlexNet是50%,这种情况下随机生成的网络结构最多)将其暂时从网络中丢弃(保留其权值),不再对前向和反向传输的数据响应。注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而相当于每一...
2. VGG VGG框架有两种结构,分别为VGG16和VGG19,两者的差别在于网络深度的不同。VGG结构相比AlexNet的改进在于使用连续的小尺度卷积核代替大尺度卷积核,更好的保存图像性质。该网络结构归结为13个卷积层,3个全连接层。 主要贡献1:小尺寸卷积层代替大尺寸卷积层 VGG通过将几个小尺寸(3x3)的卷积层的组合代替一个大...
CNN结构演变总结 在这个系列将按照以下三个部分对CNN结构演变进行总结。 一、经典模型,对AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet和Inception系列、ResNet、WRN和DenseNet这些模型的结构设计部分进行总结。 二、轻量化模型,对MobileNet系列、ShuffleNet系列、SqueezeNet和Xception等轻量化模型总结介绍轻量化的原理,设计原则。
经典网络结构 1. LeNet5 LeNet5 诞生于 1994 年,LeNet做为CNN的经典网络结构,结构如下。 在这里插入图片描述 LeNet5特征能够总结为如下几点: 1)卷积神经网络使用三个层作为一个系列: 卷积,池化,非线性 2) 使用卷积提取空间特征 3)使用映射到空间均值下采样(subsample) ...
在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。 CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和De...
在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。 CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和De...
该结构将CNN中常用的卷积(1x1,3x3,5x5)、池化操作(3x3)堆叠在一起(卷积、池化后的尺寸相同,将通道相加),一方面增加了网络的宽度,另一方面也增加了网络对尺度的适应性。 v1 原始输入图像为224x224x3,且都进行了零均值化的预处理操作(图像每个像素减去均值)。
【深度学习算法原理】经典CNN结构——AlexNet 1. 概述 AlexNet卷积神经网络在CNN的发展过程中起着非常重要的作用,AlexNet是由加拿大多伦多大学的Alex Krizhevsky等人提出。 2. 算法的基本思想 2.1. AlexNet的网络结构 AlexNet的网络结构如下图所示: 抛开两个GPU的结构不说,这主要是因为受当时的计算环境的影响。对于...