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RSS订阅原创 ZFNet: Visualizing and Understanding Convolutional Networks
在AlexNet大获成功之后，许多基于卷积神经网络的论文层出不穷。大部分研究都能取得很好的效果，但是卷积神经网络就好像是一个黑匣子一样，虽然它可以取得很好的效果，但是在解释性层面上却不能令人信服。人们并不了解每层卷积神经网络学习的是什么，到底多少卷积层层，多大的卷积核更好，为什么要选大小为m*m的卷积核，这些都似乎无法解释。于是由D. Zeiler发表的Visualizing and Unders...
2018-06-30 16:50:16
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原创 CNN经典论文解读(AlexNet)
AlexNet网络架构：包含8层，其中五个卷积层与三个全连接层。并且在第二层、第三层以及第五层后使用overlap的max pooling。第一层的卷积核为11*11*3步长为4，一共96个核。第二层为256个5*5*96第三层为384个3*3*256第四层为384个3*3*384第五层为256个3*3*384。后面紧跟4096、4096、4096三个全连接层输出为1000个类别。trick:1....
2018-06-28 10:39:08
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空空如也
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