(1)AlexNet 中使用 Relu 作为 CNN 的激活函数,成功解决了 Sigmoid 在网络较深时的梯度弥散问题: (2)AlexNet 在训练时使用 Dropout 随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合。在AlexNet 中主要是最后几个全连接层使用了 Dropout。 (3)AlexNet 中引入了局部响应归一化( Local Response Normalization,LRN)。对于第 i...
ZFNet模型是在AlexNet基础上进行改动,网络结构上并没有太大的突破。差异表现在, AlexNet是用两块GPU的稀疏连接结构,而ZFNet只用了一块GPU的稠密链接结构;改变了AleNet的第一层,将过滤器的大小由11 x11变成7 x7,并且将步长由4变成2,使用更小的卷积核和步长,保留更多特征;将3,4,5层变成了全连接。 VGG Net V...
和AlexNet相比较,VGG每层的卷积不止1个,一般是2-4个卷积。vgg对输入图像做了crop,batch size 是256, momentum是0.9,weight decay是5*10^-4,学习率是初始化为0.01,当验证集准确率不再上升的时候,学习率减少为原来的1/10。 ResNet ResNet指出随着网络深度的增加,在训练集和测试集的误差都在增加,也就是网络...
NIN结构(右边)与AlexNet、VGG(左边)的区别: 稍加计算我们就会发现,VGG、AlexNet的绝大多数参数都集中于最后几个全连接层上,然而全连接层这玩意不仅线性强,参数多,还容易过拟合,NIN便使用1x1的卷积层创造性地解决了这个问题,利用多个“普通卷积层+1x1的卷积层”的嵌套,不仅可以达到良好的效果,而且大大降低了参数。
Deep Learning一路走来,大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重,而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。 随着2012年AlexNet的一举成名,CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。目前,CNN又有了很多其他花样,比如R-CNN系列,详情敬请期待我爱机器学习网站(52ml.net)的#...
LeNet以其作者名字LeCun命名,这种命名方式类似的还有AlexNet,后来又出现了以机构命名的网络结构GoogLeNet、VGG,以核心算法命名的ResNet。LeNet有时也被称作LeNet5或者LeNet-5,其中的5代表五层模型。不过别急,LeNet之前其实还有一个更古老的CNN模型。 2.各种网络介绍 ...
这一篇就介绍下几个经典的卷积神经网络结构：LeNet，AlexNet，GoogLeNet，VGG以及ResNet。它们在ImageNet大规模视觉识别竞赛（ILSVRC）上都取得过惊人的战绩，其中ResNet的表现甚至都超过了人类的水平。了解这些经典的卷积神经网络结构以及其发展过程，对于我们设计适合自己任务的网络具有非常大的参考意义。LeNet-5：LeNet-...
卷积神经网络—AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet论文解读,一、CNN结构演化历史的图二、卷积神经网络原理2.1激活函数:ReLU非线性函数(ReLUN
GoogLeNet GoogLeNet(从Inception v1到v4的演进) 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了。 VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构,而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet...
简介:图像分类经典神经网络大总结(AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ) 前言 在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此盛于图像相关领域。 发展历史:Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> ...