ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks by KOUSTUBH        this blog from: http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ Convolutional neural networks are fantastic for visual…

AlexNet: VGGNet: 用3x3的小的卷积核代替大的卷积核,让网络只关注相邻的像素 3x3的感受野与7x7的感受野相同,但是需要更深的网络 这样使得参数更少 大多数内存占用在靠前的卷积层,大部分的参数在后面的全连接层 GoogleNet: Inception模块:设计了一个局部网络拓扑结构,然后堆放大量的局部拓扑在每一个的顶部 目的是将卷积和池化(filter)操作并行,最后在顶层将得到的输出串联得到一个张量进入下一层 这种做法会增加庞大的计算量: (图中输入输出尺寸不变是因为增加了零…

目录 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 论文复现笔记 Abstract Introduction Approach Visualization with a Deconvnet 关于Deconvnet的实现 Convnet Visualization 对于一个给定的Feature map,论文中展示了最高的9个激活,并把每个激活投影到像素空间,同时对于可视化的像素空间,论文同样展示了相关的图片区域. 这个地方挺有意思的,也可…

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…

卷积神经网络的可视化理解(Visualizing and Understanding Convolutional Networks) 摘要(Abstract) 近来,大型的卷积神经网络模型在Imagenet数据集上表现出了令人印象深刻的效果,但是现如今大家并没有很清楚地理解为什么它们有如此好的效果,以及如何改善其效果.在这篇文章中,我们对这两个问题均进行了讨论.我们介绍了一种创新性的可视化技术可以深入观察中间的特征层函数的作用以及分类器的行为.作为一项类似诊断性的技术,可视化操作可以使我们找到比…

论文标题:Visualizing and Understanding Convolutional Networks 标题翻译:可视化和理解卷积网络 论文作者:Matthew D. Zeiler  Rob Fergus 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdf            https://arxiv.org/abs/1311.2901 参考的翻译博客:https://blog.csdn.net/kklots/article/details/17…

AlexNet (2012) The network had a very similar architecture as LeNet by Yann LeCun et al but was deeper, with more filters per layer, and with stacked convolutional layers. It consisted 11x11, 5x5,3x3, convolutions, max pooling, dropout, data augmenta…

深度卷积神经网络(AlexNet) LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意. 1.神经网络计算复杂. 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域. 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取:通过学习得到数据的多级表征,并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式. 神经网络发展的限制:数据.硬件 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征,从而⼀举打破计算机视觉研究的前状. 特征: 8层变换,其中有5层卷积和2层全连接隐藏层,以及1个全连接输…

前言:研究卷积神经网络,把阅读到的一些文献经典的部分翻译一下,写成博客,代码后续给出,不足之处还请大家指出. 本文来自:tony-tan.com Github:github.com/Tony-Tan 大型卷积神经网络在图片分类上很成功,然而我们不知道他为什么能表现的如此不错,或者如何提高. #Abstract: In this paper we address both issues. We introduce a novel visualization technique that gives…