卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)

最新推荐文章于 2025-04-18 15:50:42 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文深入探讨了卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)的区别，通过对比LeNet-5与AlexNet，解析了两者的结构特点与技术革新。同时，提供了基于PyTorch的LeNet-5与AlexNet模型实现代码，有助于理解深度学习中关键网络模型的设计原理。

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作为小白，看到DCNN，一直想知道与CNN的区别，也没找到明确的说法，以下是自己的一点想法，欢迎指正！

 

目录

一、CNN与DCNN

二、基于pytorch的实现

1.LeNet-5

2.AlexNet

一、CNN与DCNN

卷积神经网络，如：LeNet

深度卷积神经网络，如：AlexNet

AlexNet是第一个现代深度卷积网络模型，首次使用了许多现代深度卷积网络的技术方法，比如，采用ReLu作为非线性激活函数，使用Dropout防止过拟合，是用数据增强提高模型准确率，使用GPU进行并行训练等。

AlexNet与LeNet结构类似，但使用了更多的卷积层和更大的参数空间来拟合大规模数据集ImageNet。

卷积神经网络就是含卷积层的网络。AlexNet是浅层神经网络和深度神经网络的分界线。

（选自书《动手学深度学习》、《神经网络与深度学习》）

二、基于pytorch的实现

参考

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深度卷积神经网络（DCNN）
Mr.xing的博客
05-21 2020
此外，深度卷积神经网络还包括激活层、BN层、池化层、FC层和损失层等结构，以提升网络的非线性能力，提高网络的表达能力，并对图像进行降采样和平滑处理。在图像处理方面，深度卷积神经网络可以进行图像分类、检测、识别以及分割等操作，如场景分类、目标分类、显著性检测、物体检测、语义检测、人脸识别、字符识别、车牌识别、行为识别、步态识别、前景分割以及语义分割等。深度卷积神经网络通过多个卷积层和池化层的组合，可以逐渐提取出越来越抽象的特征，从简单的边缘到复杂的物体部件，最终形成对整体物体的理解。
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深度卷积神经网络DCNN总结（AlexNet,ZFNet,VGGNet,GooleNet,ResNet）
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2012年AlexNet被提出，如果将隐藏层看做黑盒的话，输入有大概15万个特征，输出有5万个特征 其中有8层网络，不算池化层， LRN-局部响应规范，横向局部
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04-18 1162
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参考资料： 1、padding 2、padding参考 3、tf.nn.conv2d()解释 4、tf.nn.max_pool实现池化操作
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