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...
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...
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。
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、...
本文将介绍AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception和DenseNet架构体系的相关内容。AlexNet AlexNet是第一个在ImageNet分类上表现出色的大规模卷积神经网络体系结构。AlexNet在比赛中大大超越了以前所有基于非深度学习的模型。AlexNet体系结构是：卷积层、池化层、归一化层、conv-pool-norm、几个卷积层、池化层，然后是几个全...
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...
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...
网络到一定深度后，可以丢弃网络末端的全连接层在LeNet-5、AlexNet和VGGNet中，我们可以看到softmax层之前都会有1到2个全连接层。但是在GoogLeNet和ResNet中，平均池化代替了全连接。这样做不仅降低了计算复杂度，并且效果还不会下降。1*1的卷积在深度网络中是必不可少的为了降低计算复杂度，避免过拟合，GoogLeNet...
VGGNet不好的一点是它耗费更多计算资源,并且使用了更多的参数,导致更多的内存占用(140M)。 其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。 VGG 网络 卷积层组合 详解 首先,多个卷积层与非线性的激活层交替的结构,比单一卷积层的结构更能提取出深层的更好的特征。
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,之后再将这个模块重复多次。因此先定义一个这样的块: :param num_convs: 卷积层的层数 :param channals: 通道数 :return: """ net = nn.Sequential() for _ in range(num_convs): ...