caffe的model文件在(2)。说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL的发展。 (2)https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt 模型...
● 1*1 conv(最初提出的并非GoogLeNet,而是Network In Network这篇论文)的使用有效地减少了conv的深度,减少模型参数; ● 模型增加softmax0和softmax1,在训练的时候,将三个分类器的损失函数进行加权求和,以缓解梯度消失现象。 4.4 应用场景 ● 主要用于Image Classification,其中Inception模块可以作为CNN主干网络的基本...
这里给出完整的GoogleNet模型结构: 这里补充两个注意点: 1. 对于不同的卷积核,要取不同的滑动步长,以使得他们输出的特征图大小相同,便于后一步的操作; 2. 在CNN中,1*1的卷积核最主要的作用在于改变通道数,比如,原图像 3*64*64的rgb,通过5个1X1卷积核就变成了5*64*64.用5个卷积核代替了原来RGB三通道的...
在这个系列将按照以下三个部分对CNN结构演变进行总结。 一、经典模型,对AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet和Inception系列、ResNet、WRN和DenseNet这些模型的结构设计部分进行总结。 二、轻量化模型,对MobileNet系列、ShuffleNet系列、SqueezeNet和Xception等轻量化模型总结介绍轻量化的原理,设计原则。 三、对前面经典模型、轻量...
CNN的数学模型 cnn经典模型结构,文章目录一、对比二、AlexNet三、ZFNet四、VGGNet五、GoogLeNet1、Inception-v1模型2、Inception-v2模型3、Inception-v3模型4、Inception-v4模型5、GoogLeNet模型六、ResNet一、对比二、AlexNet2012年ImageNet比赛分类任务的冠军,Top-5错误
【深度学习】ResNet——CNN经典网络模型详解(pytorch实现),建议大家可以实践下,代码都很详细,有不清楚的地方评论区见~1、前言ResNet(ResidualNeuralNetwork)由微软研究院的KaimingHe等四名华人提出,通过使用...
经典CNN模型 学习了一段深度学习之后,对经典的CNN模型整理了一下,内容主要是参考了吴恩达老师的视频与《动手学深度学习》,如果有错误之处还望指正。 一、 LeNet-5 1.1简介 LeNet模型,这是一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络,它的名字来源于LeNet论文的作者YannLeCun。虽然以现在的眼光看来,LeNet模型结构...
CNN网络一般要经过Pooling或者stride>1的Conv来降低特征图的大小 但是DenseNet的密集连接方式需要特征图大小保持一致,为了解决这个问题,DenseNet网络中使用DenseBlock+Transition的结构,其中DenseBlock是包含很多层的模块,每个层的特征图大小相同,层与层之间采用密集连接方式。而Transition模块是连接两个相邻的DenseBlock,并且通...
2012年,Imagenet比赛冠军的model——Alexnet [2](以第一作者alex命名)。caffe的model文件在这里。说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL的发展。