吴恩达深度学习--经典的卷积网络

最新推荐文章于 2022-07-28 18:15:38 发布
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#卷积神经网络 #LeNet #AlexNet #Inception #ResNet

本文介绍了计算机视觉领域的经典神经网络模型，包括LeNet-5、AlexNet、VGG-16、ResNets残差网络及Inception网络，并提供了数据扩充技巧如multicrop等提升模型性能的方法。

LeNet - 5

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AlexNet

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VGG - 16

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ResNets残差网络

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Inception网络

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tip1 - 数据扩充

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tip1 - multi crop

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吴恩达深度学习卷积神经网络学习笔记(2)——经典神经网络
u010556156的博客
04-01 1083
目录 1.经典网络 1.1LeNet-5（1998） 1.2 AlexNet 1.3 VGG-16 2ResNets（残差网络） 2.1残差块（Residual block） 2.2 残差网络为什么有用？ 2.3网络中的网络以及1x1卷积 3 谷歌Inception网络 1.经典网络 1.1LeNet-5（199...
吴恩达深度学习笔记之卷积神经网络(目标检测)
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3.1 目标定位定位分类问题意味着我们不仅要用算法判断出图片中是否有该物体，还要标记出它的位置，例如图片有一辆汽车，我们需要用边框把汽车圈起来。 图像分类问题已不陌生，例如输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反馈给softmax来预测图片类型。 比如某张图片包括以下几类，人，汽车，摩托车，背景。如果在该张图片中没有检测到对象，则输出结果就会是背景，这些分类就是softmax函
吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-2) 深度卷积网络：实例探究--课程笔记
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【深度学习基础】经典卷积神经网络
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导语卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networ...
吴恩达卷积神经网络章节笔记（二）——经典网络
Rome was not built in a day.
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ResidualBlock)来构建任意深度的神经网络，但是又能避免普通的卷积层堆积存在的信息丢失问题，保证前向信息流的顺畅，同时残差结构又能应对反向传播过程中的梯度消失问题，保证反向信息流的顺畅。对于非常深的深层神经网络来说，由于梯度消失和梯度爆炸的影响，隐藏层的权重更新缓慢甚至停滞，训练过程中网络的正、反向信息流动不顺畅，网络没有被充分训练，导致深层网络的效果还不如浅层网络。的结构并不复杂，而且网络结构很规整，同时卷积层的过滤器数量变化存在一定的规律，而它的主要缺点是需要训练的特征数量非常巨大。...
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吴恩达-深度学习-课后作业-答案与总结
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09-26
吴恩达教授的深度学习课后作业通常结合了丰富的实例和具体的应用场景，要求学生通过编程实践来完成，例如使用Python和深度学习框架TensorFlow或PyTorch等工具来实现神经网络模型的设计、训练和测试。 “吴恩达-深度...
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09-04
吴恩达老师的深度学习课程的第四部分——卷积神经网络的课后作业，四周作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面，是搬运别人的资源，自己做了，感觉很不错。当时找资源时，各种痛苦，也受到了好心人的帮助，没有...
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Deep AI 吴恩达深度学习-课程笔记
05-04
Deep AI 吴恩达深度学习-课程笔记 本文档是吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)的笔记，旨在帮助计算机专业人士掌握深度学习技术。课程共五堂课，涵盖深度学习的基础、神经网络的构建、卷积神经网络（CNN）、...
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【深度学习-吴恩达】L1-2 神经网络基础 作业
07-29
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02-22
《吴恩达-深度学习-deeplearningai-28张图片总结及PDF》这个资源是吴恩达教授关于深度学习的精炼总结，旨在帮助学习者以直观易懂的方式理解这一复杂领域的核心概念。吴恩达教授是全球人工智能与机器学习领域的领军...
吴恩达Deeplearning.ai笔记（6）经典网络和残差网络
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吴恩达深度学习课程第四课 — 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
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深度学习论文笔记（六）--- FCN-2015年（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
朝花&夕拾
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使用全卷积神经网络FCN，进行图像语义分割详解(附代码实现)
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一.导论 在图像语义分割领域，困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢？比如我们有一只小猫的图片，怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢？如下图所示： 而在2015年出来的FCN，全卷积神经网络完美地解决了这个问题，将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩...
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吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Padding 笔记
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洪流之源
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吴恩达深度学习课程：卷积网络第一周详解
从标题“吴恩达卷积网络课件第一周”和描述“这是吴恩达深度学习卷积网络单元的第一周所有PPT和字幕”可以推测，这周的学习内容可能集中在卷积神经网络的基础理论和入门知识上。以下是可能涵盖的知识点： 1. **CNN...
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