CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美。
诞生于2014年,和VGG一同出道,当时是第一名,VGG是第二名,但因其结构复杂,所以没有VGG更常用。 网络太过复杂,不多解释了,这个网络估计也很少被用到。 但是googlenet 有个很大的创新点,并且被后来很多网络借鉴,就是 global average pooling global average pooling 一般放在网络最后,替代全连接层。 因为全连接层参数...
诞生于2014年,和VGG一同出道,当时是第一名,VGG是第二名,但因其结构复杂,所以没有VGG更常用。 网络太过复杂,不多解释了,这个网络估计也很少被用到。 但是googlenet 有个很大的创新点,并且被后来很多网络借鉴,就是 global average pooling global average pooling 一般放在网络最后,替代全连接层。 因为全连接层参数...
通过设计一个稀疏网络结构,但是能够产生稠密的数据,既能增加神经网络表现,又能保证计算资源的使用效率。谷歌提出了最原始Inception的基本结构: 该结构将CNN中常用的卷积(1x1,3x3,5x5)、池化操作(3x3)堆叠在一起(卷积、池化后的尺寸相同,将通道相加),一方面增加了网络的宽度,另一方面也增加了网络对尺度的适应性。 v...
cnn经典网络结构解析 cnn经典⽹络结构解析cnn发展史 这是imageNet⽐赛的历史成绩 可以看到准确率越来越⾼,⽹络越来越深。加深⽹络⽐加宽⽹络有效的多,这已是公认的结论。cnn结构演化图 AlexNet 诞⽣于2012年,因为当时⽤了两个GPU(硬件设备差),所以结构图是2组并⾏ ⽹络结构总共8层,5个...
本文将为您介绍一种经典的卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,简称CNN)结构——VGGNet。VGGNet是由牛津大学计算机视觉组(VisualGeometryGroup)提出的一种深度卷积神经网络模型,其特点是层数较深且参数规模较大。VGGNet在图像分类任务上取得了优秀的性能,并对后续的深度学习研究起到了重要的推动作用。本文将从VGGNet...
经典卷积神经网络(CNN)结构可视化工具 前言 本文将介绍一种在线网络工具,可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。学习Caffe的同学,一定很熟悉Netscope。它就是用来可视化Caffe的prototxt文件,那么prototxt文件又是啥呢? 简而言之,prototxt就是定义卷积神经网络结构的文件,有点类似于YOLO的cfg文件。有"固定关键词",你可以...
经典CNN网络:Resnet18网络结构输入和输出[通俗易懂] Resnet18 1.残差网络 残差网络是由一系列残差块组成的。一个残差块可以用下图表示,输入通过多次卷积,然后与输入相加 经典CNN网络:Resnet18网络结构输入和输出[通俗易懂] 2.网络结构图 图片截取(https://blog.csdn.net/weixin_36979214/article/details/108879684...
CNN经典分类模型--AlexNet、VGG16、ResNet网络结构图 网络结构图 VGG16网络结构图 ResNet网络结构图
网络结构 block block为一个残差单元,resnet 网络由多个block 构成,resnet 提出了两种残差单元。 左边针对的是ResNet34浅层网络,右边针对的是ResNet50/101/152深层网络,右边这个又被叫做 bottleneck bottleneck 很好地减少了参数数量,第一个1x1的卷积把256维channel降到64维,第三个又升到256维,总共用参数:1x1x...