AlexNet1是2012年ImageNet竞赛的冠军模型,其作者是神经网络领域三巨头之一的Hinton和他的学生Alex Krizhevsky。 AlexNet以极大的优势领先2012年ImageNet竞赛的第二名,也因此给当时的学术界和工业界带来了很大的冲击。此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。 2.1 AlexNet模型结构 AlexNet...
MaxPool2D, Linear, Dropout##组网importpaddle.nn.functionalasF#定义 AlexNet 网络结构classAlexNet(paddle.nn.Layer):def__init__(self, num_classes=1):super(AlexNet, self).__init__()# AlexNet与LeNet一样也会同时使用卷积和池化层提取图像特征# 与LeNet不同的是激活函数换成了‘relu’self.conv1...
AlexNet和LeNet的设计理念⾮常相似,但也存在显著差异。 1. 网络更深 2. 使用ReLU作为激活函数 3. AlexNet通过暂退法控制全连接层的模型复杂度,⽽LeNet只使⽤了权重衰减 VGG 不同的VGG模型可通过每个块中卷积层数量和输出通道数量的差异来定义。 该⽹络使⽤8个卷积层和3个全连接层,因此它通常被称为V...
AlexNet[1]是2012年ImageNet竞赛的冠军模型,其作者是神经网络领域三巨头之一的Hinton和他的学生Alex Krizhevsky。 AlexNet以极大的优势领先2012年ImageNet竞赛的第二名,也因此给当时的学术界和工业界带来了很大的冲击。此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。 2.1 AlexNet模型结构 AlexN...
Alexnet,2012年 GoogleNet,2014年 VGG,2014年 Deep Residual Learning,2015年 Lenet 就从Lenet说起,可以看下caffe中lenet的配置文件(1),可以试着理解每一层的大小,和各种参数。由两个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层组成。 卷积都是5*5的模板,stride=1,池化都是MAX。下图是一个类似的结构,可以帮助理解...
AlexNet[1]是2012年ImageNet竞赛的冠军模型,其作者是神经网络领域三巨头之一的Hinton和他的学生Alex Krizhevsky。 AlexNet以极大的优势领先2012年ImageNet竞赛的第二名,也因此给当时的学术界和工业界带来了很大的冲击。此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。
AlexNet总结: 输入尺寸:227*227*3 卷积层:5个 降采样层(池化层):3个 全连接层:2个 输出层:1个。1000个类别 四、ZFNet 五、VGG-16网络 VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。
这一篇就介绍下几个经典的卷积神经网络结构：LeNet，AlexNet，GoogLeNet，VGG以及ResNet。它们在ImageNet大规模视觉识别竞赛（ILSVRC）上都取得过惊人的战绩，其中ResNet的表现甚至都超过了人类的水平。了解这些经典的卷积神经网络结构以及其发展过程，对于我们设计适合自己任务的网络具有非常大的参考意义。LeNet-5：LeNet-...
在2012年,Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet以很大优势获得了ImageNet比赛的冠军。这一成果极大的激发了产业界对神经网络的兴趣,开创了使用深度神经网络解决图像问题的途径,随后也在这一领域涌现出越来越多的优秀成果。 AlexNet与LeNet相比,具有更深的网络结构,包含5层卷积和3层全连接,同时使用了如下三种方法改进模型的...
AlexNet网络结构 AlexNet网络详细结构 2.3 VGG VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的(大家应该能看出VGG名字的由来了)。VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名,第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且,从图像中提取CNN特征,VGG模型是首选算法。它的缺点在于,参数量有140M之...