5.数据增强:在训练过程中,AlexNet采用了数据增强技术,如随机裁剪、水平翻转等,来扩充训练数据集,提高模型的鲁棒性。 VGGNet是由牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)提出的深度卷积神经网络架构,是2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的冠军之一。VGGNet的主要贡献在于展示了通过增加网络深度(层数)可以...
4.局部响应归一化(LRN):在一些层中,AlexNet使用了局部响应归一化(LRN)来增强模型的泛化能力。 5.数据增强:在训练过程中,AlexNet采用了数据增强技术,如随机裁剪、水平翻转等,来扩充训练数据集,提高模型的鲁棒性。 VGGNet是由牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)提出的深度卷积神经网络架构,是2014年ImageNet大...
而第一个使用这种结构的深度网络是VGG。 defVGGNet(architecture):"""通过引入了函数和循环的方式,可以快速创建任意层数的神经网络 :return:"""defvgg_block(num_convs, channals):"""定义一个网络的基本结构,由若干卷积层和一个池化层构成 VGG的一个关键是使用很多有着相对小的kernel(3×3)的卷积层然后接上...
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...
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...
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 ...
VGG最后三个全连接层在形式上完全平移AlexNet的最后三层,超参数上只有最后一层fc有变化:bias的初始值,由AlexNet的0变为0.1,该层初始化高斯分布的标准差,由AlexNet的0.01变为0.005。超参数的变化,提出者自己的感性理解指导认为,以贡献bias来降低标准差,相当于标准差和bias间trade-off,或许提出者实验validate发现这个值...
1、LeNet LeNet卷积神经网络是LeCun于1998年提出,是卷积神经网络的开篇之作。通过共享卷积核减少了网络的参数。 在统计卷积神经网络层数时,一般只统计卷积计算层...
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也被称为卷积...