经典神经网络架构

最新推荐文章于 2025-09-19 18:08:45 发布
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#神经网络

本文介绍了几个经典的目标分类神经网络架构，包括Alexnet、Vgg、Resnet和GoogLeNet。Alexnet因局部响应归一化层无用而逐渐减少使用；Vgg通过小卷积核实现细粒度特征提取，但计算量大；Resnet引入残差连接解决了深度网络训练难题；GoogLeNet的Inception模块实现了多分辨率信息融合。全卷积网络FCN在语义分割任务中发挥了重要作用。

整体概述

在这里插入图片描述
前4个是目标分类的经典网络

Alexnet（现在用的少）

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卷积核比较大
local response norm层后来被证明是无用的。

Vgg

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卷积核都是3X3：细粒度特征提取。
特点：在maxpool后，把损失的特征弥补起来，用厚度翻倍弥补长和宽。
Vgg的时间会比Alexnet长很多，如Alexnet8小时，Vgg需要3天。

Resnet残差网络

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对于问题：56层比20层的错误率要更高。
Resnet提出解决方案：在20层以后，当经过两次卷积，若结果不好就跳过第二层卷积，把之前的输入加回来。在残差网络中，每一层至少不会比前一层的学习效果差
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