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、...
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...
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...
为何要提LeCun和LeNet,因为现在视觉上这些神器都是基于卷积神经网络(CNN)的,而LeCun是CNN的祖师爷,LeNet是LeCun打造的CNN经典之作。 LeNet以其作者名字LeCun命名,这种命名方式类似的还有AlexNet,后来又出现了以机构命名的网络结构GoogLeNet、VGG,以核心算法命名的ResNet。LeNet有时也被称作LeNet5或者LeNet-5,其中...
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...
本文主要简要介绍以下经典网络结构: AlexNetVGGNINGoogLeNetResNetDenseNetMobileNetShuffleNet 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 - …
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...
CNN基本步骤以及经典卷积(LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet 和 ResNet)网络讲解以及tensorflow代码实现,神经网络计算convolution2、感受野以及卷积核的选取3、全零填充Padding4、tf描述卷积层5、
VGG GoogLeNet GoogLeNet(从Inception v1到v4的演进) 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Ale...
深度学习——过拟合欠拟合、AlexNet、VGG、ResNet,过拟合:在训练样本上误差较小,在验证集上误差较大解决办法:1.添加正则项(or提高正则项系数)2.增加数据规模3.特征降维4.dropout5.pooling6.batchnormalization欠拟合:在训练样本和验证集上误差都教大解决办法:1.减小