第四周作业：卷积神经网络（Part2）

最新推荐文章于 2022-10-15 19:19:47 发布
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文章标签： 神经网络 深度学习 算法
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2000年初期最主要的机器学习算法是核方法。其核心是特征提取、选择和函数来计算相关性、凸优化问题（凸优化问题指的是在定义域内具有全局最优解的问题）、漂亮的定理。

ImageNet（2010）

AlexNet

正是因为ImageNet变大，才使得AlexNet神经网络可以更深更大。

 上图右边两张部分分别是深度学习神经网络前后对图片的处理。在深度学习神经网络之后的优点是CNN更易学习，不必了解过多计算机视觉的知识；CNN与softmax一起训练，效率更高。

 

 

 

 

 VGG

 

 

 

VGG16是13层卷积层+3层全连接层

 

 VGG使用可重复的卷积块来构建深度卷积神经网络。

不同的卷积块个数和超参数可以得到不同复杂度的变种。

NiN

 

 

1X1卷积唯一就是可以进行通道数的改变。

 

使用全局平均池化，即当输入通道数是类别数时，全局平均池化后相当于每个通道取出一个平均值作为结果。

 

 

 GoogLeNet

 

 

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