def VGGNet(architecture): """ 通过引入了函数和循环的方式,可以快速创建任意层数的神经网络 :return: """ def vgg_block(num_convs, channals): """ 定义一个网络的基本结构,由若干卷积层和一个池化层构成 VGG的一个关键是使用很多有着相对小的kernel(3×3)的卷积层然后接上一个池化层,之后再将这个模...
VGG (16layers):多层(更多)同样大小的卷积层+全连接层 不得不说VGG是个很可爱的神经网络结构,它的成功说明了网络结构还是深的好。它使用的卷积全部为3x3,Pad=1,步长为1,也就是说,卷积不会改变输出大小,而改变输出大小这件事就交给了2x2,步长为2 的max pool,也就是说每通过一个 max pool,卷积的尺寸都会...
AlexNet总共包含8层,其中有5个卷积层和3个全连接层,有60M个参数,神经元个数为650k,分类数目为1000,LRN层出现在第一个和第二个卷积层后面,最大池化层出现在两个LRN层及最后一个卷积层后。 第一层输入图像规格为227*227*3,过滤器(卷积核)大小为11*11,深度为96,步长为4,则卷积后的输出为55*55*96,分成...
此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。 2.1 AlexNet模型结构 AlexNet与此前的LeNet相比,具有更深的网络结构,包含5层卷积和3层全连接,具体结构如图1所示。 1)第一模块:对于$224\times 224$的彩色图像,先用96个$11\times 11\times 3$的卷积核对其进行卷积,提取图像中包含的特...
VggNet,在AlexNet基础上进一步探索深度神经网络的设计,通过严格使用3*3小尺寸卷积和池化层构造深度CNN,实现了较好的效果。VggNet的特点是加深了网络结构,同时保持了网络的简洁性,以小卷积提高网络深度,减少参数。GoogleNet,在AlexNet的基础上引入了Inception结构,通过降低通道数和减少计算复杂度来设计更深的...
GoogLeNet(Inception 系列) Inception系列主要包含 Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4、Inception-Resnet。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...
网络的参数量大约是AlexNet的1/10。GoogLeNet的表现证明了神经网络拼的不是参数量，而是网络的深度。To be better, we need to go deeper!VGGNet：14年可谓是人们意识到深度网络红利的元年。作为ILSVRC-14年的亚军，VGGNet通过简单叠加卷积层的方式构造了16层的网络，获得了7.3%的top-5分类错误率。尽管VGGNet没...
VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。 VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层, VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet相比之前state-of-the-art的网络结构,错误率...
2.GoogLeNet网络结构 利用Inception模块构建GoogLeNet，参数设置如下表所示 1）网络中所使用的卷积，包括...
GoogLeNet：采用inception结构，大量使用1x1卷积层，同时使用不同尺寸的卷积层以捕捉不同尺寸的信息，降低参数量和计算量。ResNet：采用残差结构，原始信号可以跳过一部分网络层，直接在深层传递，避免了信号失真，加速神经网络训练效率。DenseNet：在通道维上连接代替直接与原信号相加的ResNet，模块输出可以直接...