AlexNet:AlexNet是2012年ImageNet竞赛的冠军模型,由Alex Krizhevsky等人提出。它包含5个卷积层和3个全连接层,使用ReLU激活函数和Dropout正则化技术。 VGGNet:VGGNet是2014年ImageNet竞赛的亚军模型,由Oxford大学的Visual Geometry Group提出。它采用更小的卷积核(3x3)和更深
CNN(卷积神经网络)的常见模型包括LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、MobileNet、ShuffleNet、YOLO和U-Net。这些模型在不同的计算机视觉任务中表现出色,涵盖了从早期的经典模型到现代的轻量级和高效模型。下文将详细介绍这些模型的特点和应用场景。 LeNet-5 LeNet-5...
MobileNet使用了深度可分离卷积来减少计算量和模型大小,使其非常适合在资源受限的环境中运行。 EfficientNet:也是由谷歌研究人员提出,通过复合缩放方法同时扩展网络的深度、宽度和分辨率,从而在保持计算效率的同时尽可能提高模型的准确性。 此外,还有一些其他重要的CNN模型,如ZFNet、SENet、SqueezeNet、ShuffleNet以及Inception-...
常见的CNN模型 4.1 LeNet-5 LeNet-5是最早的CNN模型之一,由Yann LeCun等人于1998年提出。LeNet-5主要用于手写数字识别,包括卷积层、池化层和全连接层。 4.2 AlexNet AlexNet由Alex Krizhevsky等人于2012年提出,是深度学习领域的里程碑。AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层,使用ReLU激活函数和丢弃法,赢得了当年的...
#CNN+双向GRU+attention#importtensorflowas tf import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_...
这篇文章是 10 种常见CNN 架构的可视化。这些插图提供了整个模型的更紧凑的视图，而不必为了查看 soft...
CNN网络模型入门——AlexNet(网络讲解和代码实现) 1、卷积神经网络(CNN) 卷积层 池化层 非线性激活函数 2、AlexNet讲解 3、Pytorch代码实现 现在的深度学习非常火热,要想入门神经网络,博主就想最初的卷积神经网络AlexNet讲起。作为一名人工智能学生,博主还是要捡一捡以前的知识的😳。AlexNet作为早期的神经网络,虽然现...
2、最佳模型:VGG16,从头到尾只有3x3卷积与2x2池化,简洁优美; 3、测试时,用卷积代替全连接,可适应各种尺寸的图片 关于VGGNet的经典论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》(基于甚深层卷积网络的大规模图像识别),在该论文中对VGG的思想、测试情况进行了详细介绍,建议阅读这篇论文...
–CNN:由于其强大的特征提取能力,CNN广泛应用于计算机视觉领域,如图像分类、目标检测、图像生成等。 –传统神经网络:适用于结构化数据的处理,如表格数据分类、回归分析等。 在选择模型时,应根据数据特征和任务需求综合考虑。我建议在视觉任务中优先考虑CNN,而在非视觉任务中视情况而定。