Network In Network——卷积神经网络的革新

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Network In Network 是13年的一篇paper 引用:Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013. 文章的新点: 1. 采用 mlpcon 的结构来代替 traditional 卷积层: 2. remove 卷积神经网络最后的全连接层,采用 global average pooling 层代替: mplconv 结构的提出: conventional 的卷积层…

U-Net卷积神经网络

由于项目需要,用U-NET跑一个程序来对医学影像进行分割(segmentation),因此跑去看了下这篇论文(paper),下面会介绍一下U-Net的框架及要点,如果哪里有写的不对的,或者好的建议,欢迎提出并纠正. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1505.04597 1. 概要 U-Net通俗来讲也是卷积神经网络的一种变形,主要其结构经论文作者画出来形似字母U(见图 1),因而得名U-Net.整个神经网络主要有两部分组成:收缩路径(contracting path)和扩展…

“卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）”之问

目录 Q1:CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作? Q2:1×1 的卷积核(filter)怎么理解? Q3:什么是感受野(Receptive field)? Q4:对含有全连接层的 CNN,输入图像的大小必须固定? Q5:什么是 Global Average Pooling(GAP)? Q6:什么是 depthwise separable convolution?Depthwise convolution 和 pointwise convolution 分别又…

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