CNN的演变和特点总结

LeNet

LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层。image-20210411135233665

VGGNet

VGG16相比AlexNet的一个改进是,采用连续的几个3x3的卷积核(步长=1,padding=0),代替AlexNet中的较大卷积核(11x11,7x7,5x5)

ResNet解读

MobileNet

ResNet、AlexNex论文解读

什么是ResNet

ResNet是一种残差网络,咱们可以把它理解为一个子网络,这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一下ResNet的结构,之后会对它的结构进行详细介绍。 ResNet块

为什么要引入ResNet? 我们知道,网络越深,咱们能获取的信息越多,而且特征也越丰富。但是根据实验表明,随着网络的加深,优化效果反而越差,测试数据和训练数据的准确率反而降低了。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题

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