深度学习笔记013：VGG

3*3优于5*5：AlexNet架构解析
最新推荐文章于 2024-12-06 21:42:48 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-06 21:42:48 发布 · 95 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨AlexNet中为何选择3×3卷积核而非5×5，分析了在同等计算资源下，3×3深度卷积在提升性能上的优势，揭示了设计背后的优化策略。

AlexNet存在的问题是：网络架构不规则AlexNet存在的问题是：网络架构不规则AlexNet存在的问题是：网络架构不规则

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
为什么使用3∗3而不使用5∗5?发现再同样的计算的情况下，更深一点的3∗3比5∗5的效果要好为什么使用3*3而不使用5*5?\\发现再同样的计算的情况下，更深一点的3*3比5*5的效果要好为什么使用3∗3而不使用5∗5?发现再同样的计算的情况下，更深一点的3∗3比5∗5的效果要好

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

深度学习笔记17-VGG-16算法(Pytorch)
m0_67869333的博客
03-14 593
2. 卷积层的设计：VGG-16的卷积层全部采用3x3的卷积核和步长为1的卷积操作，同时在卷积层之后都接有ReLU激活函数。这种设计的好处在于，通过堆叠多个较小的卷积核，可以提高网络的非线性建模能力，同时减少了参数数量，从而降低了过拟合的风险。3. 池化层：在卷积层之后，VGG-16使用最大池化层来减少特征图的空间尺寸，帮助提取更加显著的特征并减少计算量。4. 全连接层：VGG-16在卷积层之后接有3个全连接层，最后一个全连接层输出与类别数相对应的向量，用于进行分类。
深度学习笔记08-VGG-16实现猫狗识别
boooo_hhh的博客
11-29 1957
🍨本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖K同学啊在训练模型在 TensorFlow 2.18.0 中，Adam 优化器确实使用 learning_rate 属性，而不是 lr。要注意版本的问题，网络比较复杂，建议用GPU。
Ptorch深度学习-------断点续训
小蛙的博客
09-09 1503
Ptorch深度学习-------断点续训
神经网络训练中resume的使用
weixin_56607254的博客
07-14 2913
神经网络训练中resume的使用
深度学习参数设置（基于argparse）
weixin_44887621的博客
07-16 569
定义参数 import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/edges2shoes_folder.yaml', help='Path to the config file.') parser.add_argument('--resume', action="store_true",help='resume train')
深度学习笔记015：GoogLeNet
ResumeProject的博客
07-10 198
上图中，白色的通道数可视为减少通道数，蓝色的可视为抽取信息比较诡异的一点是数字是怎么来的，作者没有提及最后是64+125+32+32个通道上图中，白色的通道数可视为减少通道数，蓝色的可视为抽取信息\\ 比较诡异的一点是数字是怎么来的，作者没有提及\\ 最后是64+125+32+32个通道上图中，白色的通道数可视为减少通道数，蓝色的可视为抽取信息比较诡异的一点是数字是怎么来的，作者没有提及最后是64+125+32+32个通道 ????????????????????????????????????
中文命名实体识别ner数据_resume_bio格式
10-25
中文命名实体识别ner数据_resume_bio格式 已经清理干净，放心下载，直接可以用各种ner模型训练
深度学习笔记09-VGG-16实现猫狗识别2
最新发布
boooo_hhh的博客
12-06 864
🍨本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖K同学啊在训练深度学习模型时，动态调整学习率需要注意版本兼容问题。TensorFlow 的优化器属性因版本不同而有所变化，新版本中使用 model.optimizer.learning_rate.assign(lr)，而旧版本中可以用 K.set_value(model.optimizer.lr, lr)。此外，确保学习率的数据类型为浮点数（float），避免因类型不匹配导致报错。
笔记：VGGnet的实现
小火柴
07-30 1387
本文为B站UP图片分类课程学习笔记，用于记录学习历程和个人复习程序共分为三部分：model,train,predict。model.py用于存放模型，train.py用于存放训练时的程序，predict.py用于存放预测的程序，vgg16Net.pth为训练时val_accurate最高的模型参数，class_indices.json为类别索引映射。​注意：如要使用本文进行训练，需先按照在指定位置放好图片数据集方可进行训练。
精选资源
深度学习公开课：计算机视觉PPT-教程与笔记习题
05-18
深度学习公开课：计算机视觉PPT-教程与笔记习题，这一资源主要涵盖了深度学习在计算机视觉领域的应用。计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它致力于使机器“看”并理解图像和视频，以此来解决实际问题。深度学习，...
卷积神经网络CNN学习记录-概念篇
如何心安理得的在老板眼皮下摸鱼
07-22 701
卷积神经网络CNN 1. 网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是人工神经网络与深度学习相结合，它是一种具有卷积计算并且具有深度结构的前馈神经网络经，通过反向传播算法来训练网络中的权重，从而实现深度学习的方法[1]。 2.网络特点 与传统神经网络相比，它不仅继承了传统神经网络的高容错性、强大的自我学习能力，还在此基础上增加了几大特点： 一是局部感受野，在传统神经网络中，通过...
深度学习000：有关的名词以及课程的架构
ResumeProject的博客
07-11 199
epoch epoch 英[ˈiːpɒk] 美[ˈepək] n. 时代; 纪元; 时期; 世(地质年代，纪下分世); Epoch，时期； 纪元；世；新时代；指的是一个特定的时间：1970-01-01 00:00:00 UTC。 batch 批，一批样本 batch 英[bætʃ] 美[bætʃ] n. 一批; (食物、药物等)一批生产的量; 批; v. 分批处理; batchsize 样本大小，样本多少 iteration 迭代，训练一个Batch就是一次Iteration iteration 英[
caffe训练resume
weixin_33980459的博客
09-16 200
MODEL=${EXP}/model/${NET_ID}/pspnet101_VOC2012.caffemodel SNAPSHOT=${EXP}/model/${NET_ID}/train_iter_7000.solverstate CMD="${CAFFE_BIN} train \ --solver=${CONFIG_DIR}/solver.p...
onresume和onrestart的区别
changri5555的博客
02-14 4758
在Android中，你需要熟悉Activity生命周期的运作机制，才能更好的把握她。 可以看下这个流程图 onResume的调用途径更多，用处就是获得焦点使得Activity处于可交互状态。 包括Activity创建后和重新启动。我们经常会看到有些窗口被另外一个透明窗口覆盖，虽然能看到但无法对他进行操作，这时的Activity就没有获得用户焦点。 生
深度学习001 绪论简介+深度学习之前机器学习流行的算法
ResumeProject的博客
07-09 368
课程安排 哈哈：深度学习有点像老中医，很有用，但是解释困难 课程介绍 应用 问题：机器学习的可解释性，比如在图像分割领域为什么有效? 答：模型的可解释性一直是一个值得关注的地方，大家都知道这是一个黑盒，面对一个模型无法知道其为什么工作，为什么不工作。对于深度学习来讲，这一块我们做的是不好的，对于机器学习来讲，我们对一些简单的模型有一些理解。 对于问题：“机器学习在图像分割领域为什么有效？”，有效和可解释性其实是两个问题，对于有效性，在提出模型时就产生了相应的解释，可解释
if args.resume:从断点处开始继续训练模型——How to resume training?（Faster RCNN）
Yale-曼陀罗
03-02 7302
if args.resume: load_name = os.path.join(output_dir, 'faster_rcnn_{}_{}_{}.pth'.format(args.checksession, args.checkepoch, args.checkpoint)) print("loading checkpoint %s" % (load_name)) checkpoint = torch.load(load_name) args.session
深度学习21天实战caffe学习笔记《12：Caffe 最优化求解过程》
女王の专属领地
01-31 813
caffe相关代码注释：https://github.com/QueenJuliaZxx/Caffe1、求解器Solver目的：让损失函数达到全局最小；特性：负责记录优化过程，创建用于学习的训练网络和用于评估学习效果的测试网络；调用Forward-->调用Backword-->更新权值，反复迭代优化模型；周期性地评估测试网络；在优化过程中为模型、求解器状态打快照；为了让权值从初始化状态...
Diffusion扩散模型简述 + 代码demo
热门推荐
ResumeProject的博客
06-01 1万+
扩散模型是一种生成模型 GAN FLOW VAE 需要用到的概率事实： 条件概率 马尔科夫链的转移公式 高斯分布的KL散度公式 KL(P,Q)=logσ2σ1+σ2+(μ1−μ2)22σ22−12(其中P.Q为一维高斯分布) KL(P,Q)=log\frac{\sigma_2}{\sigma_1}+\frac{\sigma^2+(\mu_1-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} -\frac12 { \tiny(其中P.Q为一维高斯分布)}KL(P,Q)=logσ1​σ2​​+2σ22​σ2+(μ
yolov5 80个类别对照表
ResumeProject的博客
10-30 8034
yolov5 80个类别对照表
吴恩达深度学习全面笔记：神经网络到人脸识别
本文将从神经网络、卷积网络、人脸识别和序列模型四个方面，详细概述在吴恩达老师深度学习笔记中可能包含的知识点。 1. 神经网络基础 神经网络是深度学习中最基本的组成部分，它的核心概念包括神经元、层、激活函数...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值