CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet

最新推荐文章于 2025-06-03 11:52:42 发布
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CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet

目录

CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet

1、Lenet（1986）：

2、Alexnet（2012）：

3、NIN（2013）：

4、GooLeNet：

（1）2014.09 -- Inception v1

（2）2015.02 -- Inception v2

（3）2015.12 -- Inception v3

（4）2016.02 -- Inception v4

          5、VGGNet（2014）：

          6、ResNet（2015）：

1、Lenet（1986）：

网络解析（一）：LeNet-5详解

2、Alexnet（2012）：

AlexNet详解2

深度学习论文随记（一）---AlexNet模型解读

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【LeNet、AlexNet、VGG】
chenjunheaixuexi的博客
06-21 911
  LeNet是最早用于图像处理的神经网络，主要是为了解决手写数字识别的问题，著名的数据集Minist就是伴随着LeNet的诞生而出现的。下面是其基本架构： 代码实现
深度学习之各种成熟CNN网络总结及实现:LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet
weixin_72776924的博客
01-02 856
LeNet是一种卷积神经网络（CNN）结构，旨在解决手写数字识别问题，特别是用于 MNIST 数据集中的数字分类。LeNet 是最早的深度学习卷积神经网络之一，它奠定了卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域的基础，并对后来的神经网络发展产生了深远的影响。AlexNet 是一种较为深层的卷积神经网络，它不仅在深度和结构上比之前的 LeNet 等网络更复杂，而且使用了现代卷积神经网络中的一些关键技巧（如 ReLU 激活函数、GPU 加速、Dropout、数据增强等），为深度学习的快速发展奠定了基础。
LeNet、AlexNet、VGG卷积神经网络
TranSad的博客
02-24 2499
对卷积和池化过程有了基本认识之后，这篇文章梳理LeNet、AlexNet以及VGG这三个经典的卷积神经网络，并通过代码实现其网络结构来加深理解。 LeNet LeNet是最早发布的卷积神经网络之一了，LeNet是最早用来处理手写字体识别任务的网络，是非常简单而又经典。一般来说手写字体识别传入的图像是28*28的，但这里一开始先进行了padding=2的填充再卷积，所以下面图中input是32*32，这一点不同理解即可。对于每一步卷积以及池化（图中Subsampling降采样）我都做了标记，其具体...
深度学习汽车分类：VGG, GoogLeNet, ResNet实战
最新发布
weixin_35761094的博客
06-03 567
ImageNet数据集是一个非常大的视觉数据库，被用于ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。它由数百万张标记好的图片组成，分为一千多个类别。在深度学习领域，ImageNet挑战赛是一个标志性的事件，因为它推动了图像识别技术的发展。ImageNet数据集的规模和多样性使得它成为了评估深度学习模型性能的理想基准测试。在该数据集上获得好成绩，通常意味着模型在现实世界的应用中也能取得好的效果。VGG网络在多个ImageNet挑战赛中取得显著成绩，证明了其强大的特征提取能力和泛化性能。
【深度学习】经典的卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet）
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点赞的都能无bug通过！
03-17 5万+
经典的卷积神经网络模型介绍卷积神经网络简介一、LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu作为激活函数3、数据增强4、层叠池化5、局部相应归一化6、Dropout7、Alex网络结构8、AlexNet参数数量三、VGG net1、VGG的特点2、VGG网络结构3、VGG优缺点四、GoogLeNet1、GoogLeNet Incepet
第五章（1.8）金典网络解读—LeNet5、AlexNet、VGGNet
两只橙的博客
07-20 806
1 LeNet5 一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。 1.1 模型结构 LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 • C1层是一个卷积层  输入图片：32 * 32  卷积核大小：5 * 5  卷积核种类：6  输...
卷积神经网络模型 LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet
weixin_39915444的博客
10-02 341
https://medium.com/analytics-vidhya/cnns-architectures-lenet-alexnet-vgg-googlenet-resnet-and-more-666091488df5 LeNet-5 (1998) LeNet-5, a pioneering 7-level convolutional network by LeCun et al in 1998。 32x32 pixel greyscale inputimages。 AlexNet ...
LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet
01-06
文章目录LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet全连接层与卷积层的优势对比LeNetLeNet模型LeNet的pytorch实现AlexNetAlexNet模型AlexNet的pytorch实现VGGVGG模型VGG的实现NiN(网络中的网络）NiN模型NiN的pytorch实现...
深度学习：经典网络模型lenet,alexnet,vggnet,googlenet,Resnet,densenet可解释性
weixin_41108334的博客
11-07 1万+
在CNN网络结构的进化过程中，出现过许多优秀的CNN网络，如：LeNet，AlexNet，VGG-Net，GoogLeNet，ResNet,DesNet. 提出年份 主要方向：网络加深，增强卷积模块 1、LeNet： LeNet诞生于1998年，网络结构比较完整，包括卷积层、pooling层、全连接层。被认为是CNN的鼻祖。 输入32*32*1 卷积层3个：卷积的主要目的是...
CNN经典网络：LeNet、AlexNet、NIN、VGG
qq_39382877的博客
07-27 947
前言 LeNet AlexNet NIN VGG 前言 之前刚开始接触CNN的时候导师让我写过综述，就把一些经典的CNN网络整理一下。 LeNet CNN的开山之作，是LeCun在98年解决手写是数字识别任务时提出的，从那时起CNN的基本架构就定下来了：卷积、池化、全连接层。 网络结构 如图 3.1 所示，最早的 LeNet 有 7 层网络，包括 3 个卷积层， 2 个池化层， 2...
CNN模型简单介绍(LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN)
01-16
CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。
深度学习-CNN-LeNet、AlexNet、VGG 和 ResNet
09-04 1071
LeNet：开创了 CNN 的基本结构。AlexNet：显著提升了深度学习模型的性能，推动了 CNN 在计算机视觉中的应用。VGG：提供了深层网络设计的范例，强调了深度的优势。ResNet：通过残差连接解决了深层网络训练中的难题，实现了更深的网络设计和更高的准确率。每个模型都有其独特的特点和贡献，对计算机视觉的发展起到了重要作用。
LeNet,AlexNet,VGG,NiN,GoogLeNet,ResNet
weixin_44040169的博客
04-30 737
1.LeNet–早期成功的神经网络 LeNet 分为卷积层块和全连接层块两个部分，卷积层块⾥的基本单位是卷积层后接最⼤池化层。 使用卷积层来学习图片空间信息，通过池化层降低图片敏感度 使用全连接层来转换到类别空间。 2.AlexNet是更大更深的LeNet，，AlexNet 包含 8 层变换，其中有五层卷积和两层全连接隐含层，以及⼀个全连接输出层 AlextNet 将 sigmoid 激活函数改成了更加简单的 ReLU 激活函数 AlextNet 通过丢弃法来控制全连接层的模型复杂度。 AlextNet 引
手撕深度学习：经典CNN网络结构理解汇总Lenet、Alexnet、VGG、Googlenet、Resnet
Nathan0921的博客
08-03 1745
这些网络在深度学习的发展过程中起到了至关重要的作用，它们的设计思想和创新点为后续的研究和应用提供了宝贵的经验和灵感。也算是对卷积神经网络的一个小总结了，对网络的单一手撕感觉在2024年这个时间节点已经没有必要了，寻求统一的方式对过往经典卷积神经网络进行汇总说明是快速进入下一阶段内容学习的小技巧。通过理解和掌握这五种经典的卷积神经网络结构，我们可以深入了解卷积神经网络的发展历程和设计思路，为后续的深度学习研究和应用奠定坚实的基础。在这一章节，我们将详细的给出五种模型的网络结构，以方便通用调用来实现模型训练。
深度学习网络Lenet Alexnet VGG GoogleNet 总结笔记
luo2007专栏Gods determine what you're going to be！
04-20 5230
-深度学习网络学习总结卷积神经网络，是深度学习方向的主流方向，目前具有代表的网络如下：lenet alexnet vgg googlenet, 大部分卷积神经网络都由conv层、pool层、rule层、LRN层、fc层、softmax、dropout等层组成。本文对以上网络依次介绍。 1. Lenet，1986年 2. Alexnet，2012年 3. GoogleNet，2014年 4. VGG，
pytorch实现神经网络常见model（LeNet，GoogLeNet，AlexNet，VggNet）
朴素.无恙的博客
01-04 6966
神经网络常见model的实现（上） lenet 输入大小为32x32 class LenetNet(nn.Module): def __init__(self): super(LenetNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(...
LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
计算机视觉算法、工程、产品
11-04 6214
LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet学习资料：参考资料： http://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html #Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
经典网络结构(LeNet , AlexNet , VGG , GoogLeNet)剖析
weixin_30852367的博客
01-06 518
github博客传送门 csdn博客传送门 参考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489 LeNet C1层（卷积层）：6@28×28 （1）特征图大小 ->（32-5+1）×（32-5+1）= 28×28 （2）参数个数 -> 5×5+1）×6= 156 其中5×5为卷积核参数，1为偏置参数 （3）连接数 -> 该...
五、VGG、AlexNet、ResNet网络（超详细哦）
qq_41760767的博客
07-30 1万+
五、VGG、AlexNet、ResNet网络（超详细哦）1、 VGG 网络1.1、 VGG网络结构1.2、理解VGG16（19）卷积网络2、AlexNet网络2.1、AlexNet网络结构2.2、理解AlexNet网络2.3、Alexnet网络中各层的作用3、ResNet网络 1、 VGG 网络 1.1、 VGG网络结构 下面是VGG网络的结构（VGG16和VGG19都在）： • VGG16包含...
深度解析LeNet、AlexNet、VGG、NiN与GoogLeNet：卷积层与全连接层的较量
本文档主要介绍了五个经典的深度学习卷积神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG、NiN（网络中的网络）和GoogLeNet，以及它们在深度学习领域的应用和优势。文章首先讨论了全连接层与卷积层之间的对比，强调了全连接层的...
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