MatConvnet里那21层结构

最新推荐文章于 2018-08-01 16:44:35 发布
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本文详细解析了深度学习网络中的核心组件，包括卷积层、激活函数、归一化、池化等，从C1到C5的多层结构逐步深入，最终通过全连接层实现分类任务。
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  1. ‘conv’ –> (C1)
  2. ‘relu’
  3. ‘normalize’
  4. ‘pool’
  5. ‘conv’ –> (C2)
  6. ‘relu’
  7. ‘normalize’
  8. ‘pool’
  9. ‘conv’ –> (C3)
  10. ‘relu’
  11. ‘conv’ –> (C4)
  12. ‘relu’
  13. ‘conv’ –> (C5)
  14. ‘relu’
  15. ‘pool’
  16. ‘conv’ –> (fc6)
  17. ‘relu’
  18. ‘conv’ –> (fc7)
  19. ‘relu’
  20. ‘conv’ –> (fc8)
  21. ‘softmax’ –>(prob)

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- 以官方Pytorch源代码为基础，在DnCNN-S的基础上，增添DnCNN-B/CDnCNN-B、DnCNN-3模型训练和测试复现，代码注释非常详细，无论是科研还是应用，新手小白都能看懂，学习阅读毫无压力，去噪入门必备，适用于去噪、超分、JPEG去块任务； - 提供新增后的完整代码和训练好的模型权重文件，模型性能与论文中近似，可不训练直接测试； - 理论和源码结合，进一步加深理解算法原理、明确训练和测试流程 - 更换路径和相关参数即可训练自己的图像数据集
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【深度学习】基于MatConvNet框架的CNN卷积层与特征图可视化
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