CNN结构

最新推荐文章于 2025-07-10 17:05:52 发布
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本文综述了深度卷积神经网络(CNN)的七大类创新架构，从LeNet到EfficientNet，全面回顾了CNN网络结构的发展历程。文章详细解析了各代CNN架构的特点与突破，为读者提供了深度学习领域内CNN模型演进的完整视角。

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一文彻底搞懂CNN - 模型架构（Model Architecture）
2401_85377976的博客
08-24 4489
由输入层、卷积层、池化层以及全连接层组成，通过卷积操作提取图像特征，并通过池化减少参数数量，最终通过全连接层进行分类或回归。输入层：接收原始图像数据，可能需要进行预处理，如归一化、尺寸调整等。卷积层：通过一系列可学习的卷积核（或称为滤波器）对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的局部特征。每个卷积核都会生成一个特征图（feature map），这些特征图共同构成了卷积层的输出。池化层：通常位于卷积层之后，用于对特征图进行下采样，以减少数据的空间维度和参数数量，同时保留重要特征。
Inception 深度卷积神经网络（CNN）架构
qq_44089890的博客
04-26 6530
Inception是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由Google在2014年提出。它是一种基于多尺度卷积的网络结构，旨在解决传统CNN在处理不同大小的输入图像时存在的问题。Inception的主要特点是使用了多个不同尺度的卷积核来提取不同尺度的特征。这些卷积核可以并行地应用于输入图像，然后将它们的输出连接在一起，形成一个多通道的特征图。通过这种方式，Inception可以有效地处理不同大小的输入图像，并提取更丰富和多样化的特征。
【深度学习】经典的CNN架构
最新发布
yuange1666的博客
07-10 929
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的核心技术，专为处理图像、音频等网格结构数据设计，其核心作用是通过卷积层、池化层等组件自动提取数据的空间特征，显著提升图像识别、目标检测、语义分割等任务的精度。
CNN结构概述
tokyo_re_tao的博客
09-16 1292
文章目录CNN的结构（1）输入层：输入数据（2）卷积层：通过卷积核进自动化特征提取，找到语义表征:卷积核:（3）激活层：增加非线性映射能力，否则，多层CNN只具有线性映射能力，与没有隐层是一样的效果Sigmoid函数Tanh函数Relu函数（4）池化层：通过下采样，减少计算量。（5）全连接层：重新拟合，减少特征信息的损失（6）输出层：输出运算结果 全连接神经网络中，相邻两层的每个神经元之间都是直接相连的。就是每一个节点都要参与下一层的计算, 随着神经元的个数，也即特征维数的增加，全连接神经网络的复杂度和计
CNN 网络结构简介
星海浮生
10-26 1054
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，介绍 CNN（卷积神经网络）的网络结构。
CNN 卷积神经网络结构
zhongkeli的专栏
07-07 4万+
CNNcnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元。对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature
CNN_神经网络特征_稀疏采样_稀疏cnn_CNN_CNN结构_
10-02
卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少...
系统基于Python_进行开发，使用深度学习技术、优化的CNN结构、轻量级的卷积神经网络结构M
10-02
不过，根据标题和描述，我们可以展开讨论Python语言在深度学习领域的应用，特别是针对移动设备优化的CNN结构在花卉识别系统中的应用。 Python是一种广泛应用于数据科学、机器学习和深度学习领域的编程语言。它拥有...
2202年了，继续大比拼ViT、MLP、CNN结构有意义吗？？.pdf
08-12
随着深度学习技术的发展，关于ViT、MLP、CNN结构的讨论一直是一个热门话题。近期，MSRA发布了一篇题为《Transformer 不比 CNN强 Local Attention 和动态 Depth-wise卷积前世今生》的博文，再次谈论了这个老生常谈的...
Faster R-CNN 结构图
04-20
Faster R-CNN 结构图
四大经典CNN架构之一(ALexNet)
12-21
本资源详细解读了经典论文ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks，主要介绍ALexNet的架构、特点、计算流程
CNN架构
qq_25366173的博客
05-07 1439
简单的CNN架构通常包含卷积层（tf.nn.conv2d）、非线性变换层（tf.nn.relu）、池化层（tf.nn.max_pool）及全连接层（tf.nn.matmul）。如果没有这些层，模型便很难与复杂的模式匹配，因为网络将被填充过多的信息。一个设计良好的CNN架构会突出那些重要的信息，而将噪声忽略。1.get_shapeTensorFlow的输入流水线（用于读取和解码文件）拥有一种为使用一...
卷积神经网络（CNN）结构详解
热门推荐
咖乐部
11-06 6万+
一、CNN的基本结构： 1.图像就是输入层 2.接着是CNN特有的卷积层（convolution），卷积层的自带激活函数使用的是ReLU 3.接着是CNN特有的池化层（pooling）， 4.卷积层+池化层的组合可以在隐藏层中出现很多次。也可以灵活组合，卷积+卷积+池化、卷积+卷积等 5.在若干卷积层+池化层之后是全连接层（fully connected layer），其实就是DNN结构，只是输出层使用了Softmax激活函数来做图像识别的分类 6.一般fc就为CNN的全连接层。全连接层一般..
卷积神经网络（CNN）的结构解读
Dylan_TAI的博客
07-28 1827
当输入一张大小为8x8x3的彩色图时，已经提前设计好了卷积核的输出通道为5，即卷积核的个数为5【即五个偏置，一个卷积核一个偏置】（通道数的设计一般是实验后得到的较优结果）。下图中，第一列代表输入图像，第二列代表特征图，两幅特征图中的特征值都是[1,0,0,0]，但是1的位置不同（代表猫处于图像中的不同位置），就意味着这两个特征图不一样，直接交给程序判别，就会认为两幅图像不一样。卷积核的某个输入通道在对应的图像输入通道上进行滑动时，卷积核的权重是不变的，这意味着对于该图像通道，共享同一组权重值。
一文精简介绍CNN基本结构
TSINGHUAJOKING
12-07 4万+
简 介： 这是love1005lin在优快云上2021-11-19发布的一篇深度学习的卷积神经网，内容整理的精简，移动，现在将其进行转载，并发布在公众号“TSINGHUAZHUOQING”中。深度学习-卷积神经网络（CNN） : https://blog.youkuaiyun.com/love1005lin/article/details/121418206?utm_source=app&app_version=4.20.0 关键词： CNN #mermaid-svg-SQz80GzeI1GUVcSh ..
经典的CNN架构
yuange1666的博客
12-03 1891
在深度学习中，dropout最流行的正则化技术，它被证明非常成功，即使在顶尖水准的神经网络中也可以带来 1%到 2%的准确度提升，这可能乍听起来不是特别多，但是如果模型已经有了 95%的准确率，获得 2%的准确率提升意味着降低错误率大概 40%，即从 5%的错误率降低到 3%的错误率！1. BN 是在 batch 上，对 N、H、W 做归一化，而保留通道 C 的维度。2. LN 求均值时，相当于把每一本书的所有字加起来，再除以这本书的字符总数：C×H×W，即求整本书的“平均字”，求标准差时也是同理。
【2017CS231n】第九讲：CNN架构
poulang5786的博客
06-09 1028
    第九讲的概述如下：这一讲就是介绍几个CNN的网络，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet。1. AlexNet    第一个在ImageNet中获胜的大型卷积神经网络。    基本结构：卷积层，池化层，归一化，卷积，池化，归一化，最后是一些全连接2. VGG3. GoogleNet4. ResNet...
CNN结构图
03-09
接下来，我应该考虑从哪里获取可靠的CNN结构图。 根据用户提供的引用，特别是引用[1]和[4]，里面提到了CNN的结构通常包括卷积层、池化层、非线性变换层和全连接层。例如，引用[4]提到：“该CNN由卷积层，POOLing层...
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