经典cnn分类网络

最新推荐文章于 2025-05-28 11:13:01 发布
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本文介绍了多个经典的深度学习模型，包括LeNet、AlexNet、GoogleNet、Inception系列、ResNet及FCN等，并提供了预训练的Caffe模型及Inception_v3、Inception_v4等相关模型的prototxt配置文件链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、lenet

2、alexnet

3、googlenet

4、inception v2～4

5、resnet

6、fcn


Caffe models (imagenet pretrain) and prototxt generator scripts for inception_v3 \ inception_v4 \ inception_resnet \ fractalnet \ resnext:


prototxt:

https://github.com/soeaver/caffe-model/tree/master/prototxts

鲁贩三吖
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CNN图像分类网络汇总（one）LeNet,AlexNet,ZFNet
tendency
04-01 1141
LeNet-5 CNN分类网络开端，用于手写字符识别识别率相当高。 创建卷积框，设置大小、步长、数量等，对图像进行卷积操作，提取特征的操作，池化降维，全连接分类输出。之后的分类网络都是基于此框架进行的优化。 AlexNet 作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。 使用Relu 对梯度衰减进行加速，并...
cnn分类
NicoVon的专栏
08-10 3333
最近做项目要对所有评论内容做分类，分为正面和负面两个维度，一开始我自己写了个朴素贝叶斯分类器，准确率只有60%（测试数据，线上数据的结果应该更理想），后来也是cto大大亲自出马，找了一个cnn的分类器，在此基础上加以改造，将业务逻辑嵌了进去，出于好奇，也是最近deep learning比较火，看了一些资料，结合这个分类器，对分类器做了什么做一个小结。 源码在此 https://githu
从入门到精通：卷积神经网络初学者指南
maweifei的博客
09-05 1万+
转载自:http://www.jiqizhixin.com/article/1363?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 这是一篇向初学者讲解卷积神经网络的系列文章，机器之心编译了已经发表了的 Part 1 和 Part 2。此系列文章若有更新，机器之心依然会分享给大家。    Part 1：图像识别任务 介绍 卷积
掌握CNN：深度学习中的图像识别与分类
最新发布
weixin_42591413的博客
05-28 1149
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）已成为处理图像、视频、语音及时间序列数据的强大工具。CNN模型通过模仿人类视觉系统的工作原理，能够自动且有效地从数据中学习空间层级特征。CNN的核心优势在于其参数共享、局部连接和稀疏交互的特性，这些特性使得CNN能够在各种视觉识别任务中取得显著的性能。在本章节中，我们将首先介绍CNN的基础概念和核心组成部分。随后，我们会深入探讨CNN的工作原理，并分析其在实际应用中的重要性。
几种使用了CNN（卷积神经网络）的文本分类模型
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guoyuhaoaaa的博客
11-16 4万+
谈到文本分类，就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks)。这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果，而运用在这里的卷积可以分为1d 、2d甚至是3d的。 下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结。1 yoon kim 的《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》。（201
CNN分类-卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
落魄君子Blog
12-21 1310
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别擅长处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动提取数据中的空间特征，广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的核心模型，在图像处理、计算机视觉、医疗诊断、自动驾驶等多个领域展现出强大的性能。通过其独特的结构和自动特征提取能力，CNN能够高效、准确地处理和分析复杂的视觉数据。
卷积神经网络CNN进行图像分类_matlab
04-10
资源名：卷积神经网络CNN进行图像分类_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定...
MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
10-13
MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据多特征分类数据，输入15个特征，分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上，CNN的基本结构由输入层、卷积层、池化层，也称为取样层、全连接层及输出层...
基于CNN+LSTM时空神经网络的在线流量分类模型源码+说明文档.zip
01-24
基于CNN+LSTM时空神经网络的在线流量分类模型源码+说明文档.zip当时的题目为构建一个在线流量识分析与识别系统，能够实时识别出网络上的正常业务流量、恶意软件流量和网络攻击流量，并对各种流量随时序的变化进行...
经典轻量级CNN网络之EfficientNet 图像分类网络实战项目：自行车骑行识别
06-29
【包含代码、数据集，可直接运行】 项目总大小：772MB 本数据集分为以下2类别：骑行、未骑行 下载解压后的图像目录：训练集...更多CNN网络分类实战参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12056269.html
经典CNN图像分类网络汇总
Chen_Swan的博客
04-10 9586
本文将大致介绍经典的卷积神经网络。包含LeNet5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、 卷积神经网络概述： 相比于传统特征提取方法，卷积不需要人工进行特征提取。受启发于生物神经元，激活函数用于仿真，当生物电信号超过了某一阈值，就被传递给下一个神经元；损失函数用于指导网络学习到被期望学习的东西。 CNN的优点：（1）局部连接。每个神经元只和前一层部分神经元连接，这可以加快网络收敛和减...
用CNN用来对自己的数据集分类
06-02
这个CNN工具箱只用改一两个地方就可以对自己的数据集分类了 比github上的deeplearning的工具箱里的CNN改动要简单
CNN 图像分类
01-07
CNN实现对FashionMNIST图像分类 卷积神经网络相对于全连接神经网络的优势： 参数少 -> 权值共享 因为全连接神经网络输入的图片像素较大， 所以参数较多 而卷积神经网络的参数主要在于核上， 而且核的参数可以共享给其他通道 全连接神经网络会将输入的图片拉直， 这样就会使图片损失原来的效果，从而导致效果不佳 而卷积神经网络不会将图片拉直，用步长去移动核 可以手动选取特征，训练好权重，特征分类效果比全连接神经网络的效果好 CNN过程： conolution层： 实现对feature map局部采样(相似于感受野) pooling层: 增加感受野 dense层: 也就是全连接层 大概思路
这是基于CNN算法的分类代码
01-04
该算法内容介绍很详细 算法步骤也容易看懂 在此分享给大家
卷积神经网络CNN进行图像分类
09-20
卷积神经网络CNN进行图像分类
CNN经典分类模型--AlexNet、VGG16、ResNet网络结构图
小熊猫的博客
07-25 1万+
AlexNet网络结构图 VGG16网络结构图 ResNet网络结构图
经典深度分类网络
qq_30776035的博客
08-13 1790
经典深度分类网络AlexNetVGGInception v1Resnet AlexNet 特征 开山之作，使用ReLU、LRN、Dropout、Overlapping pooling(stride<kernel) 架构图 VGG 特征 cov3x3 pad=stride=1 不改变特征图大小 con3x3+conv3x3=conv5x5 con3x3+conv3x3=conv5x...
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一.CNN分类 1.基于空间利用的CNN 2.基于深度的CNN 3.基于多路径的CNN 4.基于宽度的多连接 5.基于特征图的CNN 6.基于通道的CNN 7.基于注意力的CNN 二，ResNet V1 2015 ILSVRC 第一 论文指出归一化包括BN,权重初始化已经很大程度解决了梯度消失和爆炸的问题，所以单纯一层一层叠加的深层网络效果不好是由于网络退化的原因...
CNN神经网络分类实现MATLAB代码下载
根据提供的文件信息，我们可以针对"CNN神经网络"这一主题生成相关的IT知识点，重点关注在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）以及如何在Matlab环境中实现和运行CNN模型。 ### 卷积神经网络（CNN）的...
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