AlexNet是LeNet的一种更深更宽的版本。首次在CNN中应用ReLU、Dropout和LRN,GPU进行运算加速。 一共有13层,有8个需要训练参数的层(不包括池化层和LRN层),前5层是卷积层,后三层是全连接层。 最后一层是有1000个类输出的softmax层用作分类。 前言 截取224*224,实际上又扩充了一个边界,成为227*227,论文里面224...
在直接进入AlexNet之前,让我们先了解神经网络的一些技术细节。 我们将按以下顺序进行讨论: 卷积神经网络 ReLu非线性 局部响应归一化 Drop Out层 PCA颜色增强 AlexNet架构 学习机制 CNN (图像分类背后的智慧) 卷积神经网络是目前为止图像分类和计算机视觉相关问题的最佳解决方案。 CNN使用过滤器(内核)来区分图像中的边缘。
上述CNN网络架构在Imagenet dataset的top-5 accuracy整理在下表,另外也标记了需要训练的变量大小和所需要的Floating Point Operations (FLOP)。 四种CNN网络比较 对比可以得出以下结论: AlexNet和ResNet-152的参数数量基本相同,ResNet的准确度却高于AlexNet大约10%。但训练所需的算力则要多于AlexNet大概10倍。 VGGNet不...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于...
常见的 CNN 网络及其主要特点和区别如下: LeNet : 最早的 CNN 算法,由 Yann LeCun 提出 用于手写数字识别,有两个卷积层和两个pooling层 展示了 CNN 在图像领域的强大能力 AlexNet: 2012 年深度卷积网络取得突破性进展 使用卷积层替换全连接层,改进原有 CNN 模型结构 ...
四大经典CNN网络技术原理 AlexNetVGGNetGoogle Inception NetResNet这4种网络依照出现的先后顺序排列,深度和复杂度也依次递进。它们分别获得了ILSVRC...。 InceptionNet Google Inception Net首次出现在ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet同年),就以较大优势取得了第一名。那届 ...
基本结构,是CNN的鼻祖。2.AlexNetAlexNet在2012年ImageNet竞赛中以超过第二名10.9个百分点的绝对优势一举夺冠,从此深度学习和卷积神经网络名声鹊起,深度学习的研究如雨... Networks稍落后一点,不过以Deep Learning最近的发展劲头来看,超越指日可待。1、LeNet5LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决手写...
4、AlexNet阅读: LRN和dropout在现代网络结构中逐渐被batchnorm所替代,而ReLu函数则延续至今。文中最后有个结论也是很重要的:神经网络的层数对性能的贡献度最大。具体的模型有一些小问题但也是无伤大雅,在很多现有框架(PyTorch、Caffe)也对其网络结构进行了微调。
AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在ImageNet LSVRC-2012 challenge上取得了84.7%准确率的成绩,而第二名只有73.8%的准确率。这几乎是第一个深层的卷积网络。