【CNN模型】

最新推荐文章于 2025-06-11 06:43:27 发布
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本文介绍了LeNet中采用欧式径向基函数作为输出层的特点，即通过计算输入向量与类别标记向量间的欧式距离来进行分类。同时，文章详细阐述了AlexNet成功的原因：引入ReLU作为激活函数、使用Dropout防止过拟合以及庞大的训练数据集。

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

LeNet

 

 

输出层（OUTPUT） 
LeNet中的输出层由欧式径向基（RBF）函数单元组成，每个类别对应一个径向基函数单元，每个输出RBF单元计算输入向量和该类别标记向量之间的欧式距离。距离越远，RBF输出越大。 

AlexNet（2012）

AlexNet之所以达到很好的效果，原因在于：

1. 在Convolution Layer 和 fully connected layer过后使用了非线性激活函数ReLU

2. 在全连接层用了Dropout，可以防止过拟合

3. 数据量很大

https://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/72847422

新型的神经网络模型，从CNN到BERT都有介绍。
AI天才研究院
08-12 1030
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随着人工智能（AI）的普及和应用，越来越多的人开始对机器学习、深度学习有所了解。然而，随之而来的挑战是如何有效地应用这些技术。本文将从神经网络模型的发展历史，以及到目前为止最流行的一些模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks
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05-07 1112
池化层降低了后续网络层的输入维度，缩减模型大小，提高计算速度，并提高了Feature Map 的鲁棒性，防止过拟合，它主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（subsampling）处理，主要由两种。是一个较简单的卷积神经网络, 输入的二维图像，先经过两次卷积层,池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。卷积神经网络的输入要求是：N H W C ，分别是图片数量，图片高度，图片宽度和图片的通道，因为是灰度图，通道为1。Max Pooling，取窗口内的最大值作为输出，这种方式使用较广泛。
深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning...
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01-02 3623
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。 关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（...
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（一）简介 1.卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种处理大型图像的深度神经网络模型，主要由卷积层以及下采样层组成； 2.卷积层的理论依据主要是生物学上的感受野概念，通俗点讲就是权值共享，这样可以大大减少神经网络需要训练的参数； 3.下采样，也有人叫pooling，其实就是对图像进行子采样，利用图像局部相关性的原理，在减少数据量的同时又保留有用
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作者：  叶虎       编辑：王抒伟  本文6500字30图，阅读约。。。分钟  算了爱看多久看多久零引言：卷积神经网络（CNN）已经普遍应用在计算机视觉领域，并且已经取得了不错的效果。图1为近几年来CNN在ImageNet竞赛的表现，可以看到为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。图0 CNN在ImageNet上的表现
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