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。此篇原创于我的csdn博客: 卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型 - 陶将的博客 - CSDN博客blog.csdn.net/weixin_42111770/article/details/80719302 LeNet-5 LeNet-5...
GoogLeNet 与AlexNet/VGGNet 这类依靠加深网络结构的深度的思想不完全一样。GoogLeNet在加深度的同时做了结构上的创新,引入了一个叫做 Inception 的结构来代替之前的卷积加激活的经典组件。 Inception 架构的主要思想是基于发现卷积视觉网络中的最佳局部稀疏结构如何能够被现成的密集组件所近似和覆盖。我们要做的是通过不...
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...
但是其错误率下降为11.7%;2014年提出VGG神经网络以及GoogleNet神经网络,其错误率分别是7.3%和6.7%,但是其网络结构已经从2012年的8层分别增长为现在的19层和22层;在2015年的ImageNet大赛上,提出的ResNet神经网络,错误率下降为3.57%,但是其网络结构已经达到了152层...
VGG的一个关键是使用很多有着相对小的kernel(3×3)的卷积层然后接上一个池化层,之后再将这个模块重复多次。因此先定义一个这样的块: :param num_convs: 卷积层的层数 :param channals: 通道数 :return: """ net = nn.Sequential() for _ in range(num_convs): ...
ILSVRC-15就出现了152层的网络结构，即ResNet，直接秒杀GoogLeNet的22层和VGGNet的16层。毫无悬念地，ResNet的表现直接超出了人类的水平，获得了3.57%的top-5分类错误率。如在VGGNet所说，网络继续加深，就要解决梯度消失/爆炸的问题。于是，ResNet就引入了跳层连接（skip connection）来解决这个问题，从而能够将...
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之多,需要更大的存储空间。它证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结构,分别是VGG16和VGG19,...
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也被称为卷积网络之父。确实,这样的大牛也该被每个科研人...
VggNet,在AlexNet基础上进一步探索深度神经网络的设计,通过严格使用3*3小尺寸卷积和池化层构造深度CNN,实现了较好的效果。VggNet的特点是加深了网络结构,同时保持了网络的简洁性,以小卷积提高网络深度,减少参数。GoogleNet,在AlexNet的基础上引入了Inception结构,通过降低通道数和减少计算复杂度来设计更深的...
vgg 最深 19 层,GoogLeNet 最深也没有超过 25 层,这些网络都在加深网络深度上一定程度受益。但从理论上来讲,CNN 还有巨大潜力可以挖掘。 但从实践的结果上看,简单堆叠卷积(VGG)或 inception 结构(GoogLeNet)并不能让网络实际表现更好,传统卷积模型堆叠思路遇到了瓶颈。