在该论文发表时,论文作者指出他们的网络架构是“当前最大的 ImageNet 子集卷积神经网络之一”。 有哪些创新? 1. 他们的网络架构是首个采用 ReLU 作为激活函数的 CNN ; 2. 在 CNN 中采用交织池化(Overlapping pooling)。 相关论著 论文: ImageNet Classification with Deep Convolutional
图1 : LeNet-5 网络结构 LeNet-5 一个最简单的网络架构。它有 2 个卷积层和 3 个全连接层(总共 5 层,这种命名方式在神经网络中很常见,这个数字代表卷积层和全连接层的总和)。Average-Pooling 层,我们现在称之为亚采样层,有一些可训练的权重(现在设计 CNN 网络时已经不常见了)。这个网络架构有大约 6 万...
二、从“多层感知机”到“CNN” 我们根据“平移不变性”和“局部性”将“隐藏单元”变成了可移动的“卷积核”,从而让网络拥有了将特征“抽象”的能力,能够提取出图像的边缘和纹理等更加“整体”的特征,再将这些特征输入给全连接层,就能让模型学习到更加“全局”图像。 这时的代表模型是LeNet,其结构如下: 三、Al...
CNN卷积神经网络学习笔记 对CNN卷积神经网络学习过程中的学习笔记,会持续更新。 本文所说的CNN(Convolution Neural Network)是卷积神经网络的英文首字母,非"美国有线电视新闻网(Cable News Network)"。 CNN结构大同小异,主要由三个部分构成: 1.卷积层(Convlolutional layer) 2.池化层(Pooling layer) 3.全连接层...
卷积神经网络引入了卷积操作,这是CNN名字的由来。卷积操作通过在输入数据上滑动卷积核(filter),从而提取特征。这种局部连接的方式有助于保留图像的空间结构信息。 卷积操作数学公式表示为: S(i,j)=(I∗K)(i,j)=∑m∑nI(m,n)K(i−m,j−n) 其中,(S(i, j))是卷积后的输出,(I)是输入图像,(K...
[深度学习 - 网络选型] CNN经典卷积网络模型 以下大部分只是来源于:https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions - 第四章:经典网络。 CNN经典网络模型 LeNet (1998) 上图展示的是LeNet-5的网络结构图。 C代表卷积层,S代表下采样层。 LeNet作为较早的卷积神经网络代表,提出了权重共享的思想。
第九讲的概述如下:这一讲就是介绍几个CNN的网络,AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet。 1. AlexNet 第一个在ImageNet中获胜的大型卷积神经网络。 基本结构:卷积层,池化层,归一化,卷积,池化,归一化,最后是一些全连接。 1.1 结构 5层卷积层,3层全连接层。
2.CNN based和Transformer based的关系,CNN based 和 Transformer based哪个好 本质上是网络架构设计是以CNN为主好还是Transformer为主好的问题,CNN为主还是将输入当成二维的图像信号来处理,Transformer为主则将输入当成一维的序列信号来处理,所以想要研究清楚CNN为主好还是Transformer为主好的问题,需要去探索哪种输入信号...
1. 他们的网络架构是首个采用 ReLU 作为激活函数的 CNN ; 2. 在 CNN 中采用交织池化(Overlapping pooling)。 相关论著 论文:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks链接:https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks?source=post_page...
ShuffleNet V2是一种新颖的卷积神经网络(CNN)架构,旨在实现高效和准确的图像分类和目标检测任务。 构建模块:ShuffleNet V2的架构由构建模块组成,这些模块被堆叠起来构建整个网络。这些构建模块被设计为高效,允许使用更多的特征通道和更大的网络容量[T2]。 空间下采样:在ShuffleNet V2中,通过修改单元并将输出通道数量加倍...