Wide ResNet ResNeXt DenseNet DPNet [9] NASNet [10] SENet [11] Capsules [12

最新推荐文章于 2025-05-08 22:22:23 发布
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分类专栏： 深度学习宝典
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/91582348
本文总结了近期卷积神经网络（CNN）模型的发展，包括ResNet、Wide ResNet、ResNeXt和DenseNet在CIFAR数据集上的分析与复现结果。实验表明，增加网络的深度、宽度和基数都能提升性能。ResNet的残差结构解决了梯度消失问题，而DenseNet通过密集连接进一步优化了梯度流。

ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9] NASNet [10] SENet [11] Capsules [12]

原文：https://www.cnblogs.com/bonelee/p/9029934.html

总结近期CNN模型的发展(一)

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099

余俊

计算机视觉及深度学习

 

1.前言

好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下:

  1. ResNet [1, 2]
  2. Wide ResNet [3]
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总结近期CNN模型的发展(一)
fish的专栏
01-25 5546
1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9] NASNet [10]
【深度学习】入门理解ResNet和他的小姨子们（四）---WideResNet
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11-11 2万+
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