Inception 系列模型提出的初衷主要为了解决 CNN 分类模型的两个问题,一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的 VGG 网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境;二是如何在保证分类网络分类准确率提升或保持不降的同时使得模型的计算开销与内存开销充分地降低。 GoogLeNet 是 Inception v
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
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。
vggnet严格使用3*3小尺寸卷积和池化层构造深度CNN,取得较好的效果。小卷积能减少参数,方便堆叠卷积层来增加深度(加深了网络,减少了卷积)。即vggnet=更深的Alex net+conv(3*3) googlenet 背景:alexNet虽然效果好,但是没有给出深度神经网络的设计方向。即,如何把网络做到更深。 googlenet设计了inception结构来降低通道...
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#...
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet都是卷积神经网络的不同变体，它们在计算机视觉领域具有重要地位。以下是它们的简要介绍：LeNet：时间：1998年提出。特点：早期卷积神经网络的代表，结构包含连续的卷积和池化层。应用：首次应用于手写数字识别。局限：在处理较大尺寸图像时效果有限。AlexNet：时间：2012...
ResNet：在意识到深度网络的红利之后，网络深度的纪录在ILSVRC上不断被打破。ILSVRC-15就出现了152层的网络结构，即ResNet，直接秒杀GoogLeNet的22层和VGGNet的16层。毫无悬念地，ResNet的表现直接超出了人类的水平，获得了3.57%的top-5分类错误率。如在VGGNet所说，网络继续加深，就要解决梯度消失/爆炸的问题。于...
AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet AlexNet: VGGNet: 用3x3的小的卷积核代替大的卷积核,让网络只关注相邻的像素 3x3的感受野与7x7的感受野相同,但是需要更深的网络 这样使得参数更少 大多数内存占用在靠前的卷积层,大部分的参数在后面的全连接层 GoogleNet:
VGG vgg是14年和GoogLeNet同时提出的,获得分类任务的第二名。其主要贡献是通过减小卷积核大小然后增加网络深度可以提高模型分类效果,而且VGG具有很好的泛化能力。 超参数设置: 使用了3x3和1x1大小的卷积核,1x1卷积核可以看做是对通道的一种线性变换。优化方法和AlexNet一样,都是含有动量的随机梯度下降算法,正则化使用L2...