4、卷积神经网络：模型、数据集与处理硬件全解析

卷积神经网络：模型、数据集与处理硬件全解析

1. 卷积神经网络基础

在训练过程完成后，我们会得到训练好的模型参数，这些参数本质上就是我们所说的模型。不过，训练过程中使用的超参数并不属于模型的一部分，也就是说，无法从训练好的模型本身推断出训练该模型时所使用的超参数值。

2. 流行的 CNN 模型

多年来，研究人员开发了许多 CNN 模型，这些模型在层维度、总层数、层类型和层连接等方面具有不同的架构。以下是一些最流行的 CNN 模型概述：
| 模型名称 | 提出时间 | 层数 | 参数数量 | 特点 | 准确率（ImageNet 数据集 top-1/top-5） |
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| AlexNet | 2012 年 | 5 个 CONV 层 + 3 个 FC 层 | 6100 万 | 首个赢得 ImageNet 挑战赛的 CNN，使用 11×11、5×5 和 3×3 三种卷积核 | 57.2%/80.3% |
| VGGNet（以 VGG - 16 为例） | 2014 年 | 13 个 CONV 层 + 3 个 FC 层 | 1.38 亿 | 大量使用 3×3 卷积核，能提取更多特征，但参数多，速度慢 | 68.5%/88.7% |
| GoogleNet | 2014 年 | 57 个 CONV 层 + 1 个 FC 层 | 700 万 | 采用 Inception 模块，参数效率高 | 68.9%/89.0% |
| SqueezeNet | 2016 年 | 26 个 CONV 层 | 120 万 | 专为移动应用设计，参数少，有 Fir