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...
在2014年 ILSVRC的中,谷歌发布了自己的网络 GoogLeNet它的性能比 VGGNet好一点, GoogLeNet的性能是6.7%,而 VGGNet的性能是7.3%(这里性能指的是误差率)。GoogLeNet最吸引人之处在于它的运行速度非常快,主要原因是由于它引入了一个叫inception模块的新概念,从而将参数数量减少到500个,是 AlexNet的1/12。同时它的内存...
2014年,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出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名。VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet,都是由卷积层、全连接层两大部分构成。 VGG16相比Alex...
网络的参数量大约是AlexNet的1/10。GoogLeNet的表现证明了神经网络拼的不是参数量，而是网络的深度。To be better, we need to go deeper!VGGNet：14年可谓是人们意识到深度网络红利的元年。作为ILSVRC-14年的亚军，VGGNet通过简单叠加卷积层的方式构造了16层的网络，获得了7.3%的top-5分类错误率。尽管VGGNet没...
Deep Learning一路走来,大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重,而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。 随着2012年AlexNet的一举成名,CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。目前,CNN又有了很多其他花样,比如R-CNN系列,详情敬请期待我爱机器学习网站(52ml.net)的#...
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,其中的5代表五层模型。不过别急,LeNet之前其实还有一个更古老的CNN模型。 2.各种网络介绍 ...
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。 defAlexNet():"""对leNet的一个扩展,得益于数据集和硬件资源的发展 ...
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。
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...
在2014年 ILSVRC的中,谷歌发布了自己的网络 GoogLeNet它的性能比 VGGNet好一点, GoogLeNet的性能是6.7%,而 VGGNet的性能是7.3%(这里性能指的是误差率)。GoogLeNet最吸引人之处在于它的运行速度非常快,主要原因是由于它引入了一个叫inception模块的新概念,从而将参数数量减少到500个,是 AlexNet的1/12。同时它的内存...