CNN经典模型回顾

最新推荐文章于 2025-04-16 23:11:14 发布
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#CNN

CNN经典模型回顾

1. AlexNet

AlexNet可以算是第一个“深度”神经网络，主要创新在于网络深度的加深和防止过拟合的dropout以及防止梯度消失/爆炸的激活函数: ReLU.

AlexNet

2. VGG

相比于AlexNet，VGG更深了。同时，VGG采用了许多小卷积核，并引入了1×1卷积核，专门用来做特征降维。

VGG

3. Inception系列

Inception-v1的主要改进有二：一是将多个尺度的卷积核concatenate起来，形成了一个multi-scale的效果；二是采用了两个较浅层的辅助输出，防止因网络太深而带来的梯度消失问题。

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Tensorflow入门(七)——CNN经典模型：LeNet
陈陈陈Chan的博客
08-14 823
原文链接：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862 本文在原文基础上进行细微的修改和完善。 文章目录1. CNN的三个特点1.1 局部感知1.2 参数（权值）共享1.3 池化2. LeNet52.1 C1层（卷积层）：6@28×282.2 S2层（下采样层，也称池化层）：6@14×142.3 C3层（卷积层）：16@10×102.4 S4（下采样层，也称池化层）：16@5×52.5 C5层（卷积层）：1202.6 F6层（全连接层）：842.7 OUTPUT层
大话CNN经典模型：LeNet
雪饼的博客
03-11 3534
—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”（BigdataAILab），欢迎关注。 近几年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在图像识别中取得了非常成功的应用，成为深度学习的一大亮点。CNN发展至今，已经有很多变种，其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义，它们分别是：LeNet、Alexnet、Googlenet、...
卷积神经网络CNN以及几种经典模型
01-07
简介 CNN -> Convolutional Neural Network 卷积神经网络是由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（也可以使用1×1的卷积层作为最终的输出）组成的一种前馈神经网络 基本概念 局部感受野(Local Receptive Fields) 一般的神经网络往往会把图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，而卷积神经网络则是把每一个隐藏节点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数训练的数量。 例如，一张1024×720的图像，使用9×9的感受野，则只需要81个权值参数。对于一般的视觉也是如此，当观看一张图像时，更多的时候关注的是局部。 共享权值(Shared Weigh
卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning,squeezenet
ytusdc的博客
09-25 1005
关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。 Lenet，1986年Alexnet，2012年GoogleNet，20
深度学习04-CNN经典模型
liaomin416100569的专栏
05-16 1万+
卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常重要的一种网络结构，它可以处理图像、文本、语音等各种类型的数据。以下是CNN的前4个经典模型LeNet-5是由Yann LeCun等人于1998年提出的，是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络。它由7层神经网络组成，包括2层卷积层、2层池化层和3层全连接层。其中，卷积层提取图像特征，池化层降低特征图的维度，全连接层将特征映射到对应的类别上。LeNet-5的主要特点是使用Sigmoid激活函数、平均池化和卷积层后没有使用零填充。
经典的CNN网络模型概述
m0_72345017的博客
11-17 286
在v2的基础上改进是使用了分解（Factorization），将7x7分解成两个一维的卷积（1x7,7x1），将3x3分解成两个一维的卷积（1x3,3x1），加速计算的同时使得网络深度增加和网络的非线性更强。受NIN启发，各种sub-network和inception结构的设计，通过精心设计的设计实现的，允许增加网络的深度和宽度，提高了网络内部计算资源的利用率。将1x1，3x3，5x5的conv和3x3的pooling，stack在一起，一方面增加了网络的width，另一方面增加了网络对尺度的适应性。
卷积神经网络CNN的经典模型
shinuone的博客
01-06 6814
主要介绍卷积神经网络CNN的发展史，并详细剖析了经典网络模型的架构。
人工智能卷积神经网络详解：从基础CNN到经典模型的图像识别应用卷积神经网络
05-20
②掌握使用Tensorflow和Keras构建和训练CNN模型的方法；③学习经典CNN网络的设计思想和实现技巧，以便应用于实际问题中。 其他说明：本文档不仅提供了理论知识，还附带了详细的代码实现，帮助读者快速上手实践。同时...
【计算机视觉领域】CNN架构演进与应用：从经典模型到现代跨领域挑战及前沿探索
05-09
首先回顾了经典模型，包括1998年首个成功的CNN——LeNet-5，它主要用于手写数字识别；2012年的AlexNet引入了ReLU激活函数和Dropout技术，在ImageNet竞赛中获胜；2015年的ResNet通过残差连接解决了深层网络中的梯度...
CNN经典模型总结（LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet）
m0_62919535的博客
01-03 3201
以下介绍了LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，它们通常用于图像的数据处理，那么卷积神经网络是否应用于自然语言分类任务呢，其实还有一种利用CNN进行自然语言处理的网络结构——TextCNN网络，感兴趣的大家可以去了解。
CNN学习笔记（二）：经典模型
weixin_45728705的博客
02-26 933
本篇博客用于记载CNN发展中的一些典型模型 经典模型 1. LeNet-5 任务：手写数字识别 激活函数：tanh和sigmoid 2. AlexNet 激活函数：ReLu 已舍弃部分： GPU发展还不够，所以每层都用了多个GPU进行联动 特殊层：局部相应归一层（LRN）—对 3. VGG ResNet（残差神经网络） Inception ...
一文总结经典卷积神经网络CNN模型
全栈O-Jay的博客
04-01 9386
总结从1998年至今的优秀CNN模型，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。了解巨佬们的智慧结晶，学习算法上的思路和技巧，便于我们自己构建模型，也便于我们做迁移学习。
CNN 常用的几个模型 LeNet5 AlexNet VGGNet Google Inception Net 微软ResNet残差神经网络
热门推荐
Dan的专栏
08-23 1万+
LeNet5 LeNet-5：是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层（不包括输入层），每层都包含不同数量的训练参数，如下图所示。  LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层（池化层）、3个全连接层3种连接方式 卷积层  卷积...
一文读懂经典深度学习模型—CNN、RNN、LSTM、Transformer、ViT
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
04-16 2398
RNN作为一种特殊的神经网络架构，也被称作序列模型或反馈神经网络。它主要用于处理具有序列特性的数据，如自然语言文本、时间序列数据等。在这类数据中，前后元素之间存在着紧密的关联关系。RNN 的独特之处在于其隐状态（hidden state）h 机制。随着序列数据按顺序逐个输入，隐状态 h 能够动态地捕捉序列中每个时刻数据的特征信息，并将之前时刻的信息融入到当前时刻。这种特性使得 RNN 不仅能处理当前输入，还能考虑到历史输入所携带的信息，从而对整个序列进行全局理解。
深度学习：5种经典神经网络模型介绍
Henry的博客
10-06 9120
卷积神经网络（CNN）已经发展为图像识别、视频分析和自然语言处理等领域的核心工具本文将介绍五种在深度学习领域常见的CNN模型，分别是LeNetAlexNetVGGNetGoogLeNetResNet。
cnn输入层_CNN多尺度特征提取
weixin_39945523的博客
10-21 1301
众所周知通常CNN要求输入图像尺寸是固定的，比如现有的效果比较好的pre-trained的模型要求输入为224*224，227*227等。这个要求是CNN本身结构决定的，因为CNN一般包括多个全连接层，而全连接层神经元数目通常是固定的，如4096，4096，1000。这一限制决定了利用CNN提取的特征是单一尺度的，因为输入图像是单一的。 多尺度特征（multi-scale feat...
CNN经典网络模型发展史：LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet（持续更新）
RCNN
09-03 3773
​​     LeNet 这是最早用于数字识别的CNN，标志着CNN的真正面世 7层（1Input+3Cov+1FC+1Output ​​ AlexNet 网络增大（5Cov+3maxpool+1Softmax Data Augmentation：水平翻转、随机裁剪、平移变换、颜色、光照变换； Dropout ReLU LRN归一化层的使用 带动量的随机梯度下降 百万级ImageNet...
【CNN】经典模型总结及Resnet理解
I am what i am
03-17 1万+
之前一直都是看，没有自己完整总结一遍，现在做一个简单的总结。并主要针对Resnet做一个介绍。主要参考于：http://blog.youkuaiyun.com/app_12062011/article/details/62886113https://www.zhihu.com/question/38499534一、Lenet第一个CNN，94年提出，98年在论文Gradient-Based Learning A
多尺度优化的CNN目标检测算法
Yan
06-10 6777
每天一分钟，带你读遍机器人顶级会议文章 标题：Recurrent Scale Approximation for Object Detection in CNN 作者：Yu Liu, Hongyang Li, Junjie Yan, Fangyin Wei, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang 来源：ICCV 2017 ( IEEE International Confer...
CNN模型结构
最新发布
06-11
回顾对话历史：-用户上次的问题是："我想了解CNN模型的结构和组成请问卷积神经网络CNN模型结构及组成"在此之前，有一条系统级指令，但在对话流中，用户的问题是关于CNN的。从系统指令开始，有关于格式的说明，然后...
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