AlexNet是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton设计的深度卷积神经网络架构,是在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中取得突破性成果的模型。AlexNet在当时引领了深度学习领域的发展,证明了深度卷积神经网络在图像识别任务上的有效性。 以下是AlexNet的一些关键特点和创新之处: 1.深度结构:AlexNet是...
AlexNet是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton设计的深度卷积神经网络架构,是在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中取得突破性成果的模型。AlexNet在当时引领了深度学习领域的发展,证明了深度卷积神经网络在图像识别任务上的有效性。 以下是AlexNet的一些关键特点和创新之处: 1.深度结构:AlexNet是...
AlexNet和ResNet-152的参数数量基本相同,ResNet的准确度却高于AlexNet大约10%。但训练所需的算力则要多于AlexNet大概10倍。 VGGNet不但比ResNet-152需要训练更多的变量,更多的计算能力,在准确度上相比ResNet-152还有所下降。 训练AlexNet和训练Inception需要差不多相同的时间。但Inception所需要训练的变量要比AlexNet小...
一般的CNN网络如Alexnet/VGG等会直接通过训练学习出参数函数H的表达,从而直接学习X -> H(X)。 而残差学习则是致力于使用多个有参网络层来学习输入、输出之间的参差即H(X) - X即学习X -> (H(X) - X) + X。其中X这一部分为直接的identity mapping,而H(X) - X则为有参网络层要学习的输入输出间残差。
AlexNet 在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中以绝对优势获得了冠军,这极大地启发科研人员/从业者对基于深度学习的计算机视觉算法进行深入研究。今天,目标检测在自动驾驶汽车、身份检测、安防和医疗领域都有大量的应用。近年来,随着新工具和技术的快速发展,目标检测算法的性能取得了指数级增长。
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
AlexNet：AlextNet跟LeNet网络结构相似，只是因为叠加了更多的卷积层使得网络更深了。此外，在卷积层也使用了更多的过滤器。它含有8层网络，整体的结构是：5个卷积层（每个卷积都接了池化层），2个全连接层，以及softmax层。其中，每个卷积层和全连接层都使用了ReLU激活函数。在ILSVRC-12上，AlextNet的表现打破了...
1.从简单网络到复杂网络的升级,将分别举一个alexnet,googlenet,resnet的代表性paper。 2.说说网络结构的设计思路以及发展,以及主要使用的loss function。 下面的内容,如果有听不太懂的地方,就回到之前的一系列文章,去对着读。 1.1 Alexnet (2015年) 这篇文章研究的是一个二分类的问题。
AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在ImageNet LSVRC-2012 challenge上取得了84.7%准确率的成绩,而第二名只有73.8%的准确率。这几乎是第一个深层的卷积网络。