AlexNet 包含八层：前五层是卷积层，其中一些是最大池化层，后三层是全连接层。除最后一层外，网络被拆分为两个部分，每个部分在一个 GPU 上运行。整个结构可以写成：(CNN→LRN→MP)^2→(CNN^3→MP)→(FC→DO)^2→Linear→Softmax其中各个字母分别代表着：CNN = 卷积层（后面紧接着激活函数 ReLU）LRN
在ImageNet-1K、EfficientNetV2-L上，一个配备了高级模块（如挤压和激励[35]）和渐进式训练程序的搜索...
在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化,AlexNet全部使用最大池化,避免平均池化的模糊化效果。并且AlexNet中提出让步长比池化核的尺寸小,这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖,提升了特征的丰富性。 tensorflow代码实现: from datetime import datetime import math,time import tensorflow as tf batch_siz...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于...
CNN是深度学习应用在CV领域的基础单元；AlexNet、VGG这些模型都是基于CNN单元构建起来的，本来是用来训练...
CNN，卷积神经网络，是以卷积为核心的一大类网络。LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast...
Lenet、Alexnet、Googlenet、VGG是CNN的一系列具体实现，它们的提出，是面向图像分类任务的。而由于它们...
VGG 网络是卷积神经网络中的一种，在 2014 的 ImageNet 竞赛中，获得了定位任务第一名和分类任务第二...
比如，下面的单次多盒检测器，就以VGG-16为基础。再比如Faster RCNN也利用了VGG-16....