上图为两个残差块,从结构可以看出最后的shape是没有变化的,目的是计算的残差维度和跳跃连接(那条实线)维度相同可以进行相加操作。(升维操作:1.全0填充;2.采用1*1卷积) 网络结构图基本由两种不同的残差块进行组合,ResNet50和ResNet101在论文中经常使用。 加残差结构和未加残差结构网络图的比较,实线指shortcut连...
在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet。另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军。 AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了深度CNN在图像任务上的惊人表现,掀起CNN研究的热潮,是如今深度学习和AI迅猛发展的...
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,故而相当于每一个mini-batch都在训练不同的网络,drop out可以有效防止...
【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: 这里写图片描述 抛开两个GPU的结构不说,这主要是因为受当时的计算环境...
本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构,从Lenet,AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM, CBAM, genet, sknet, mobilenet。以下附上论文链接。另外,使用pytorch实现了大部分的模型,并在CIFAR数据集上进行测试,可在github链接中查看具体实现代码细节。如果对大家有帮助,欢迎给个star。:smile...
3.1 发明了Inception模块,使用标准密集连接结构进行稀疏CNN计算(在深度网络中,大部分的激活值都是非必须的,比如激活值为零或是冗余部分),inception采用大小不同的卷积(5*5、3*3、1*1)在不同的尺度上捕捉细节信息。 3.2 大规模采用1*1卷积构建瓶颈层:随着网络的加深、加宽,计算量变的更大,为了避免这个问题,提出...
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。
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...
典型CNN神经网络结构 LeNet-5,用来识别数字的卷积网络 C1层是一个卷积层,由6个特征图Feature Map构成。特征图中每个神经元与输入为5*5的邻域相连。特征图的大小为28*28,这样能防止输入的连接掉到边界之外(32-5+1=28)。C1有156个可训练参数(每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数,一共6个滤波器,共(...