VGG 的思想是大量堆叠构建块,ResNet 是堆叠相同的拓扑结构块。简单地说 ResNeXt 可以看做是 VGG、ResNet 和 Inception 的结合体:通过重复多个块(如在 VGG 中的堆叠),每个块聚合了多种转换(如 Inception中找到最佳结构),同时引入跨层连接(ResNet 中的跳接)。ResNeXt 重点研究基数对CNN 性能的影响
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...
https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet.prototxt AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet对比 LeNet主要是用于识别10个手写数字的,当然,只要稍加改造也能用在ImageNet数据集上,但效果较差。而本文要介绍的后续模型都是ILSVRC竞赛历年的佼佼者,这里具体比较AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet四个模型。
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：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...
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...
VGG16的网络结构如图3所示，它由卷积层、池化层和全连接层构成。模型接受的图像输入尺寸为224×224，包含红色、绿色、蓝色三个通道，可视为一个三维矩阵。GoogLeNet在2014年ImageNet竞赛中夺冠，通过增加网络深度和引入Inception结构改善梯度传播。GoogLeNet的框架如图4所示，整个网络共有22层，包含3个分类器和9个Inception...
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...
我们可以理解CNN是一个大类,而LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet是其中的小类,因为后面的小类中都使用的CNN中的一些经典操作,而它们的区别在于网络的结构和深度不同。 LeNet LeNet是最早的卷积神经网络之一。1998年,Yan LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上,在手写数字识别任务中取得了巨大成功。