2.卷积层和池化层的堆叠:VGGNet主要由卷积层和池化层交替堆叠而成,卷积层用于提取图像特征,池化层用于降低特征图的维度。 3.卷积核大小为3x3:VGGNet中的卷积核大小固定为3x3,这样的设计有助于减少参数数量,同时保持有效的感受野。 4.全连接层:VGGNet在卷积层之后接全连接层,用于最终的分类。 5.使用ReLU激活函数...
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...
Inception 系列模型提出的初衷主要为了解决 CNN 分类模型的两个问题,一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的 VGG 网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境;二是如何在保证分类网络分类准确率提升或保持不降的同时使得模型的计算开销与内存开销充分地降低。 GoogLeNet 是 Inception...
1、虽然 VGGNet 减少了卷积层参数,但实际上其参数空间比 AlexNet 大,其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层,耗费更多计算资源。在随后的 NIN 中发现将这些全连接层替换为全局平均池化,对于性能影响不大,同时显著降低了参数数量。 2、采用 Pre-trained 方法训练的 VGG model(主要是 D 和 E),相对其他的...
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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...
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...
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。
首先，ResNet（Residual Network）设计的初衷是为了解决深度网络训练过程中出现的梯度消失与梯度爆炸问题。它通过引入残差块，使每一层的输入和输出之间的差异被直接学习，从而提高网络的训练效率。ResNet在图像分类任务中表现卓越，可以有效提升模型的准确性和泛化能力。其次，U-Net（Unet）在网络结构上更专注...
本文将介绍AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception和DenseNet架构体系的相关内容。AlexNet AlexNet是第一个在ImageNet分类上表现出色的大规模卷积神经网络体系结构。AlexNet在比赛中大大超越了以前所有基于非深度学习的模型。AlexNet体系结构是：卷积层、池化层、归一化层、conv-pool-norm、几个卷积层、池化层，然后是几个全...