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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作者提出了一种多模态循环神经网络(AlexNet / VGGNet +多模式层+ RNN)，用CNN提取图像特征，单词经过两层词输入到RNN中，最后将单词特征，图像特征，以及RNN的hidden一起输入到多模态层，经过Softmax生成下一个词的概率分布。RNN主要是为了保存句子前面的特征。 加入两 ...
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2019-08-18 19:56:35
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这篇论文提出了AlexNet，奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 减小过拟合(Reducing Overfitting) 动机：由于整个网络拥有6000万个参数；尽管ILSVRC的1000个类使得每个训练示例对从图像到标签的映射施加10位 ...
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2019-08-18 13:21:44
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背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中，Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹（第二名top-5错误率为26.2%）。由此，convNet的潜力受到广泛认可，一炮而红。既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩，是不是也能放到目标检测任务上呢。本文就是用conv ...
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2019-08-18 12:09:39
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卷积计算公式：N = (W ? F + 2P )/S+1，其中W指输入图片大小，F指卷积核大小，P指padding，S指stride 结果：由于只迭代了100次，结果只有78.57%。 ...
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2019-08-16 20:45:36
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在 cifar-10 上训练 AlexNet。将 32×32 的图片 resize 到 224×224 之后，数据将无法完全加载到 32G 内存中，会产生 OOM。那么此时的做法有： 1）将 resize 作为模型的一部分，如设置一个 layer 来对一个 batch 的图像进行 resize，这样... ...
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2019-07-15 22:38:06
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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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● 神经网络为啥用交叉熵。 参考回答： 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层。 一般情况 ...
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2019-06-03 21:55:40
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[TOC] ImageNet LeNet 5 LeNet 5 Demo AlexNet VGG 1\ 1 Convolution GoogLeNet 把不同的核得到的结果进行合并 Stack more layers? 层数高，训练困难，无法找到最优解 ...
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2019-05-31 19:50:15
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SqueezeNet网络模型非常小，但分类精度接近AlexNet。 这里复习一下卷积层参数的计算 输入通道ci，核尺寸k，输出通道co，参数个数为： 以AlexNet第一个卷积为例，参数量达到：3*11*11*96=34848 基础模块 包含三个卷积层（蓝色），步长为1，分为squeeze和expa ...
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2019-05-25 13:09:36
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