网络到一定深度后，可以丢弃网络末端的全连接层在LeNet-5、AlexNet和VGGNet中，我们可以看到softmax层之前都会有1到2个全连接层。但是在GoogLeNet和ResNet中，平均池化代替了全连接。这样做不仅降低了计算复杂度，并且效果还不会下降。1*1的卷积在深度网络中是必不可少的为了降低计算复杂度，避免过拟合，GoogLeNet...
为何要提LeCun和LeNet,因为现在视觉上这些神器都是基于卷积神经网络(CNN)的,而LeCun是CNN的祖师爷,LeNet是LeCun打造的CNN经典之作。 LeNet以其作者名字LeCun命名,这种命名方式类似的还有AlexNet,后来又出现了以机构命名的网络结构GoogLeNet、VGG,以核心算法命名的ResNet。LeNet有时也被称作LeNet5或者LeNet-5,其中...
为何要提LeCun和LeNet,因为现在视觉上这些神器都是基于卷积神经网络(CNN)的,而LeCun是CNN的祖师爷,LeNet是LeCun打造的CNN经典之作。 LeNet以其作者名字LeCun命名,这种命名方式类似的还有AlexNet,后来又出现了以机构命名的网络结构GoogLeNet、VGG,以核心算法命名的ResNet。LeNet有时也被称作LeNet5或者LeNet-5,其中...
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。 VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层, VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet相比之前state-of-the-art的网络结构,错误率...
2. AlexNet: 由于图片数据集的扩大和硬件设备的发展,更深层更复杂的神经网络模型被使用,其中代表为AlexNet,与相对较小的LeNet相比,AlexNet包含8层变换,其中有五层卷积和两层全连接隐含层,以及一个输出层。 def AlexNet(): """ 对leNet的一个扩展,得益于数据集和硬件资源的发展 ...
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...
AlexNet 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...
ZFNet 2013年ILSVRC比赛冠军 VGG 2014年提出。alexNet虽然效果好,但是没有给出深度神经网络的设计方向。VGG使用3*3小尺寸卷积核和pooling层构造深度CNN,取得较好的效果。结构简单,应用性强,网络结构的设计方法为深度神经网络提供了方向。 在论文中有VGG-11,VGG-13,VGG-16,VGG-19的实验比较,VGG-16的效果最佳,这里...
ZFNet :2013年ILSVRC比赛效果较好,和AlexNet类似。 VGGNet :2014年ILSVRC比赛分类亚军、定位冠军 GoogleNet :2014年ILSVRC分类比赛冠军 ResNet :2015年ILSVRC比赛冠军,碾压之前的各种网络 LeNet 1989年,Yang LeCun等人提出了LeNet网络,这是最早的卷积神经网络,极大的推动了深度学习的发展,Yang LeCun也被称...
1.LeNet5 论文地址:Gradient-based learning applied to document recognition 结构图 LeNet5.jpg LeNet5是首个成功进行多层训练的卷积神经网络,极大推动了深度学习领域的发展,自此开始,各种优化模型不断的提出,网络结构越来越复杂,层数越来越深。