大话CNN经典模型：AlexNet

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大话CNN经典模型：AlexNet

2012年,Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet,夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军,且准确率远超第二名(top5错误率为15.3%,第二名为26.2%),引起了很大的轰动.AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构,在此之前,深度学习已经沉寂了很长时间,自2012年AlexNet诞生之后,后面的ImageNet冠军都是用卷积神经网络(CNN)来做的,并且层次越来…

大话CNN经典模型：VGGNet

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名.VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络,证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能,使错误率大幅下降,同时拓展性又很强,迁移到其它图片数据上…

大话CNN经典模型：LeNet

近几年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)在图像识别中取得了非常成功的应用,成为深度学习的一大亮点.CNN发展至今,已经有很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet.Alexnet.Googlenet.VGG.DRL等,接下来将分期进行逐一介绍.在之前的文章中,已经介绍了卷积神经网络(CNN)的技术原理,细节部分就不再重复了,有兴趣的同学再打开链接看看(大话卷积神经网络),在此简单回顾一下C…

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

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/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(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le…

卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning（转）

参考:http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685…

CNN经典模型VGG

VGG是一个很经典的CNN模型,接触深度学习的人大概都有所耳闻.VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛,最终实现了92.3%的正确率,得到了当年的亚军.虽然多年过去,又有很多新模型被提出,但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能,它现在仍然被广泛学习和使用.由于对VGG的讨论网上已经有很多,本文简单介绍VGG的结构并探讨它给我们带来的启发. 一.网络结构 VGG的作者在论文中将它称为是Very Deep Convolutional Network,如上图所示的VGG16网络带权…