CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美。
通过设计一个稀疏网络结构,但是能够产生稠密的数据,既能增加神经网络表现,又能保证计算资源的使用效率。谷歌提出了最原始Inception的基本结构: 该结构将CNN中常用的卷积(1x1,3x3,5x5)、池化操作(3x3)堆叠在一起(卷积、池化后的尺寸相同,将通道相加),一方面增加了网络的宽度,另一方面也增加了网络对尺度的适应性。 v...
诞生于2014年,和VGG一同出道,当时是第一名,VGG是第二名,但因其结构复杂,所以没有VGG更常用。 网络太过复杂,不多解释了,这个网络估计也很少被用到。 但是googlenet 有个很大的创新点,并且被后来很多网络借鉴,就是 global average pooling global average pooling 一般放在网络最后,替代全连接层。 因为全连接层参数...
cnn经典网络结构解析 cnn经典⽹络结构解析cnn发展史 这是imageNet⽐赛的历史成绩 可以看到准确率越来越⾼，⽹络越来越深。加深⽹络⽐加宽⽹络有效的多，这已是公认的结论。cnn结构演化图 AlexNet 诞⽣于2012年，因为当时⽤了两个GPU（硬件设备差），所以结构图是2组并⾏ ⽹络结构总共8层，5个...
CNN经典分类模型--AlexNet、VGG16、ResNet网络结构图 网络结构图 VGG16网络结构图 ResNet网络结构图
整体结构 1. 与vgg相比,其参数少得多,因为vgg有3个全连接层,这需要大量的参数,而resnet用 avg pool 代替全连接,节省大量参数。 2. 参数少,残差学习,所以训练效率高 结构参数 Resnet50和Resnet101是其中最常用的网络结构。 我们看到所有的网络都分成5部分,分别是:conv1,conv2_x,conv3_x,conv4_x,conv5_...
CNN经典网络结构之Le-Net5 描述 在前几次笔记中,笔者基本上将卷积神经网络的基本原理给讲完了。从本次笔记开始,笔者在深度学习笔记中会不定期的对 CNN 发展过程中的经典论文进行研读并推送研读笔记。今天笔者就和大家一起学习卷积神经网络和深度学习发展历史上具有奠基性的经典论文之一的关于 LeNet-5 网络一文。Le...
【判断题】CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络、是深度学习的代表算法之一( ) A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 【单选题】二端口网络如图所示的T参数矩阵,T21=( ) A. 4 B. -1 C. 1 D. 2 查看完整题目与答案 【单选题】深度学习中,常用的归一化函数是()函数 ...
CNN经典网络结构 一、LeNet5的模型特性 1.卷积网络使用一个3层的序列组合:卷积、下采样(池化)、非线性映射(LeNet-5最重要的特 性,奠定了目前深层卷积网络的基础) 使用卷积提取空间特征 使用映射的空间均值进行下采样 2.使用tanh或sigmoid进行非线性映射 3.多层神经网络(MLP)作为最终的分类器 4.层间的稀疏连接...
典型CNN结构 LeNet AlexNet 分了两组:8层结构(5卷积层+3全连接)跟LeNet相比深度加深,每层神经元数减少 ZF Net 可以理解为对AlexNet进行了微调。 VGGNet VGG-16有16个卷积层或全连接层,包括五组卷积层和3个全连接层,即:16=2+2+3+3+3+3。