2.卷积层和池化层的堆叠:VGGNet主要由卷积层和池化层交替堆叠而成,卷积层用于提取图像特征,池化层用于降低特征图的维度。 3.卷积核大小为3x3:VGGNet中的卷积核大小固定为3x3,这样的设计有助于减少参数数量,同时保持有效的感受野。 4.全连接层:VGGNet在卷积层之后接全连接层,用于最终的分类。 5.使用ReLU激活函数...
VGGNet是由牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)提出的深度卷积神经网络架构,是2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的冠军之一。VGGNet的主要贡献在于展示了通过增加网络深度(层数)可以提高模型性能的重要性。 以下是VGGNet的一些关键特点: 1.深度:VGGNet采用了较深的网络结构,其16层和19层的两个版本...
原文链接: https://towardsdatascience.com/the-w3h-of-alexnet-vggnet-resnet-and-inception-7baaaecccc96 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...
一、Alex Net Alex Net是一种深度卷积神经网络模型，由Hinton等人在2012年提出并在Image Net竞赛上获得了显著的成绩。Alex Net采用了多层卷积层和池化层的结构，并引入了ReLU非线性激活函数和Dropout正则化技术。Alex Net的结构比较简单，但是具有较强的特征提取能力和泛化能力，尤其适合处理大规模的图像分类任务。二、...
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...
ResNet通过使用多个有参层来学习输入与输入输出之间的残差映射( residual mapping ) ,而非像一般CNN网络(如AlexNet/VGG等)那样使用有参层来直接学习输入输出之间的底层映射( underlying mapping)。 ① 残差学习(Residual Learning) 若将输入设为X,将某一有参网络层映射设为 HH,那么以 XX 为输入的该层的输出将为...
VGG NIN GoogLeNet ResNet DenseNet MobileNet ShuffleNet AlexNet:多层不同大小的卷积层+全连接 参考链接: Netscope 深度学习卷积神经网络-AlexNet AlexNet神经网络结构 - 牧野的博客 - CSDN博客 AlexNet 结构示意图 conv1 阶段 输入数据:227×227×3 卷积核:11×11×3;步长:4;数量(也就是输出个数):96 ...
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...
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和VGG小很多。