1、经典网络： （1）LeNet-5：识别手写数字 （2）AlexNet： （3）VGG-16： 2、Residual networks（ResNets 残差网络）： （1）Residual block（残差块）： 多个残差块构成一个残差网络： （2）残差网络的优势： 理论上，随着神经网络的深入，训 ...
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2019-11-15 22:29:12
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1. LeNet（1998） 2.AlexNet（2012）:层数更深，同时第一次引入了激活层ReLU，在全连接层引入了Dropout层防止过拟合 3.VGGNet（2014）：有16~19层网络，使用了3*3的卷积滤波器和2*2的池化层。只是对网络层进行不断的堆叠，并没有太大的创新，增加深度缺失可 ...
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2019-10-28 21:18:55
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1 import keras 2 from keras.models import Sequential 3 from keras.layers import Input,Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten 4 from keras.datase... ...
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2019-10-22 18:48:38
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目录 void CNN篇 该部分内容包括： 卷积核大小选择 卷积操作中的计算 卷积核大小选择 需要注意的是，LeNet 5中的卷积核size为5×5。 卷积核尺寸通常为奇数 1. 为了有明确的中心 2. 图像两边padding是对称的 $1\times 1$卷积的作用 1. 实现信息的跨通道交互和整 ...
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2019-09-20 16:56:17
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http://www.sohu.com/a/134347664_642762 Lenet，1986年 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 介绍： 结构：由两个卷积层，两个 ...
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2019-09-16 00:51:36
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阅读他人的代码能够帮助你学习编程。类似的，研究他人开训练出的实例，有助于你构建自己的CNN。 １．classicla network 1.1 LeNet-5 n_H,n_W在减小，n_C在增加 一个或多个卷积层后边跟一个池化层 阅读论文：只需精读第二段 1.2 AlexNet 论文：任务被分到了两个 ...
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2019-09-03 09:59:22
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目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 简介 2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而 ...
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2019-08-20 10:40:43
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solver文件 是一堆超参数，比如迭代次数，是否用GPU，多少次迭代暂存一次训练所得参数，动量项，权重衰减（即正则化参数），基本的learning rate，多少次迭代打印一次loss,以及网络结构描述文件（即model文件）存储位置，等等 比如： lenet_solver.prototxt mo ...
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2019-07-20 09:42:44
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目录 神经网络的卷积、池化、拉伸 LeNet网络结构 LeNet在MNIST数据集上应用 参考资料 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet ...
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2019-07-15 19:57:35
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1、AlexNet 模型简介 由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。 2、AlexNet 模型 ...
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2019-06-29 22:10:20
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