1. 摘要 更深的神经网络通常更难训练，作者提出了一个残差学习的框架，使得比过去深许多的的网络训连起来也很容易。 在 ImageNet 数据集上，作者设计的网络达到了 152 层，是 VGG 19 的 8 倍，但却有着更低的复杂性。通过集成学习模型最终取得了 3.57% 的错误率，获得了 ILSVR ...
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2019-04-22 13:57:16
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1. 摘要 在使用非常小（3×3）的卷积核情况下，作者对逐渐增加网络的深度进行了全面的评估，通过设置网络层数达 16 19 层，最终效果取得了显著提升。 2. 介绍 近来，卷积神经网络在大规模图像识别领域取得了巨大的成功，这一方面归功于大规模公开数据的出现，另一方面则是计算能力的提升。在 AlexN ...
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2019-04-20 12:48:13
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CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet 卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。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ResNe ...
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2019-03-29 14:37:50
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关于VGG19的一些参考资料 http://www.cnblogs.com/vipyoumay/archive/2017/11/23/7884472.html https://cloud.tencent.com/developer/article/1075514 VGG网络与AlexNet类似，也是 ...
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2019-03-13 10:39:51
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1.AlexNet是2012年最早的第一代神经网络，整个神经网络的构架是8层的网络结构。网络刚开始使用11*11获得较大的感受野，随后使用5*5和3*3做特征的提取，最后使用3个全连接层做得分值得运算，使用的是softmax分类器 2. VGG-net，网络的特点是全部使用3*3的卷积，通常有两个版 ...
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2019-03-12 10:43:14
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参考PyTorch document和discuss 在PyTorch中，所有的neural network module都是class torch.nn.Module的子类，在Modules中可以包含其它的Modules，以一种树状结构进行嵌套。当需要返回神经网络中的各个模块时，Module.mo ...
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2019-03-09 17:53:07
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LeNet 1998年，LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络，也是整个神经网络的开山之作，称为LeNet，现在主要指的是LeNet5或LeNet-5，如图1.1所示。它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构，如果不计输入层，该模型共7层，包括2个卷积层，2个下采样层，3个全连接层 ...
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2019-03-06 00:32:20
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图像模型 YOLOv3 , 地址 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ vgg , 参考 1. https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/vgg.py 1. http://w ...
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2019-02-25 16:30:19
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2.1 实例分析 经典实例：LeNet-5；AlexNet；VGG；ResNet；Inception LRN现在都不用了 ...
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2019-02-15 19:43:50
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2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的).论文下载 "Very Deep C ...
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2019-01-30 17:15:46
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