ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则...
首先构建了一个18层和一个34层的plain网络,即将所有层进行简单的铺叠,然后构建了一个18层和一个34层的residual网络,仅仅是在plain上插入了shortcut,而且这两个网络的参数量、计算量相同,并且和之前有很好效果的VGG-19相比,计算量要小很多。(36亿FLOPs VS 196亿FLOPs,FLOPs即每秒浮点运算次数。)这也是作者反复强...