第6,7,8层是全连接层,每一层的神经元的个数为4096,最终输出softmax为1000,因为上面介绍过,ImageNet这个比赛的分类个数为1000。全连接层中使用了RELU和Dropout。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. vgg16模型+原始代码 class VGG16(nn.Module): def
卷积核尺寸不同:AlexNet中第一个卷积层采用的是11x11的卷积核,而VGG中卷积核的大小为3x3,这个设计使得VGG拥有更多的卷积层和更少的参数。 全连接层的区别:AlexNet的全连接层较少,VGG的全连接层较多,这使得VGG需要更多的内存和计算资源。 综上所述,AlexNet相对于VGG来说,更浅、更宽,拥有更多的全连接层,而VGG则...
简介VGG, resnet和inception是3种典型的卷积神经网络结构。 VGG采用了3 3的卷积核,逐步扩大通道数量 resnet中,每两层卷积增加一个旁路 inception实现了卷积核的并联,然后把各自通道拼接到一起 简单起见,直接使用了[1]的代码来测试 resnet,然后用[2],[
计算均值和方差 这里的均值是一个向量,不是一个值,每一个元素代表一个维度channel,所有样本的均值;方差也是一个向量,γ,β初始值为1,0;均值,方差是正向传播得到,γ,β是反向传播得到的 使用BN的注意事项 迁移学习方式 MobileNet V1 传统卷积神经网络,内存需求大、运算量大,导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。
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通过论文的图一可以看出,RepVGG无论是在精度还是速度上都已经超过了ResNet、EffcientNet以及ReNeXt等网络,如右图所示RepVGG和Efficient V1在精度近视的情况下,RepVGG它的推理速度快达到Efficient V1的3倍了。那RepVGG究竟用了什么方法使得VGG网络能够获得如此大的提升呢,在论文的摘要中,作者提到了structural re-parameteri...
VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核(11x11,7x7,5x5)。对于给定的感受野(与输出有关的输入图片的局部大小),采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核,因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式,而且代价还比较小(参数更少)。
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