经典卷积神经网络

最新推荐文章于 2024-09-30 17:43:02 发布
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文章标签： 大数据 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_57677267/article/details/125742480
本文详细介绍了深度学习中的经典卷积神经网络结构，包括LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet以及ResNet和DenseNet。每个网络结构的特点和创新点被逐一阐述，如AlexNet的ReLU激活函数和Maxpooling，VGG的深网络结构，NiN的全局平均汇聚层，GoogLeNet的Inception块，ResNet的残差学习，和DenseNet的稠密连接。这些网络设计在解决深度学习中的过拟合、计算效率和模型复杂度方面起到了关键作用。

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# 《动手学深度学习》——李沐

LeNet

        两层卷积+三个全连接层。

 

 

AlexNet

         与LeNet的设计理念类似，但仍存在这许多差异。

  • AlexNet深度更深，五个卷积层+三个全连接层
  • 使用ReLu作为激活函数，相比sigmoid更加简单。并且缓解梯度消失的问题。
  • Maxpooling

 VGG(使用块的网络)

经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：

  • 带填充以保持分辨率的卷积层；
  • 非线性激活函数，如ReLU；
  • 汇聚层，如最大汇聚层

VGG 网络可以分为两部分：

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