45、卷积神经网络架构的最新进展与应用

卷积神经网络架构的最新进展与应用

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）近年来取得了显著的进展，在图像分类、目标检测和图像分割等多个子领域都有出色的表现。本文将介绍一些成功的 CNN 架构及其在不同任务中的应用。

1. 图像分类

图像分类假设输入图像包含单个对象，需要使用 CNN 模型将图像分类到预定义的目标类别中。以下是一些主要的图像分类 CNN 架构：
- LeNet - 5 ：最早的 CNN 架构之一，由 LeCun 等人在 1998 年提出，用于对手写数字进行分类。它有 5 个可训练层，包括 3 个卷积层和 2 个全连接层。前两个卷积层后接最大池化层，最后一个卷积层后接两个全连接层，最后一层作为分类器，可对 10 个数字进行分类。
- 训练信息 ：在 MNIST 数字数据集上训练，使用 sigmoid 作为激活函数，随机梯度下降（SGD）学习算法，训练 20 个 epoch，动量因子为 0.02，在 MNIST 数据集上的测试错误率降至 0.95%。
- AlexNet ：2012 年由 Krizhevky 等人受 LeNet 启发设计的第一个大规模 CNN 模型，用于对 ImageNet 数据进行分类。它有 8 个可学习层，前 5 层是卷积层，后 3 层是全连接层，最后输出层将输入图像分类到 ImageNet 数据集的 1000 个类别之一。
- 特点 ：使用 ReLU 作为激活函数，在每个 LRN 层和最后一个卷积层后使用最大池化层，为避免过拟合采用了 dropout 和数据增强等正则化技巧。使用