tensorflow(神经网络)学习笔记(二) 卷积神经网络进阶

最新推荐文章于 2024-05-04 22:50:56 发布
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分类专栏： 机器学习 笔记 文章标签： tensorflow 笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40965177/article/details/102741698
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本文概述了深度学习中几种关键的卷积神经网络架构，包括AlexNet、VGGNet、ResNet、InceptionNet和MobileNet。讨论了它们的创新特点，如ReLU激活、并行GPU训练、max-pooling、dropout以及参数精简技巧，这些对于理解现代深度学习模型至关重要。

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目录

  1. AlexNet网络
  2. VGG网络
  3. ResNet网络
  4. Inception网络
  5. MobileNet网络

卷积神经网络进阶

AlexNet网络结构

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AlexNet的特点

  • 首次使用Relu
  • 2- GPU并行结构
  • 1,2,5卷积层后跟随max-pooling层
  • 两个全连接层上使用了dropout

dropout(连接输出时随机抛弃一定的连接)
为什么用在全连接成上?因为全连接层参数占全部参数数目的大部分,容易过拟合
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VGGNet

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28%=(55-23*3)/25
使用1通道,可以把通道降维在这里插入图片描述
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ResNet

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不同的变种
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InceptionNet

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使用1*1的卷积减少通道
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MobileNet

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横坐标为计算量
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