LeNet、AlexNet, VGG, GoogleNet和ResNet 一:LeNet-5(深度学习开端) 1),模型结构 C1:卷积层,6个卷积核,核大小为5*5,参数个数为(5*5+1)*6=156 S2:池化层,池化单元为2*2,没有重叠,计算为:2×2 单元里的值相加然后再乘以训练参数w,再加上一个偏置参数b(每一个feature map共享相同w和b),然后取...
这种借鉴了Highway Network思想的网络相当于旁边专门开个通道使得输入可以直达输出,而优化的目标由原来的拟合输出H(x)变成输出和输入的差H(x)-x,其中H(X)是某一层原始的的期望映射输出,x是输入。 AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet对比 LeNet主要是用于识别10个手写数字的,当然,只要稍加改造也能用在ImageNet数据...
我们可以理解CNN是一个大类,而LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet是其中的小类,因为后面的小类中都使用的CNN中的一些经典操作,而它们的区别在于网络的结构和深度不同。 LeNet LeNet是最早的卷积神经网络之一。1998年,Yan LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上,在手写数字识别任务中取得了巨大成功。
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...
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 ...
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...
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 ...
一文读懂LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet到底是什么？1.网络特点 引入了 Inception 结构（融合不...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet都是卷积神经网络的不同变体，它们在计算机视觉领域具有重要地位。以下是它们的简要介绍：LeNet：时间：1998年提出。特点：早期卷积神经网络的代表，结构包含连续的卷积和池化层。应用：首次应用于手写数字识别。局限：在处理较大尺寸图像时效果有限。AlexNet：时间：2012...
ResNet的PyTorch代码实现和解释: 解读PyTorch对ResNet的官方实现 参考文献: [1]. 经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16 [2]. 初探Alexnet网络结构 [3]. VGGNet网络结构 [4]. VGGNet [5]. 大话CNN经典模型:GoogLeNet(从Inception v1到v4的演进) [6]. inception v2 代码实现 [7]. Resnet结...