卷积神经网络之VGG

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卷积神经网络之VGG

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).论文下载 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.论文主要针对卷积神经网络的深度对大规模图像集识别精度的影响,主要贡献是使用很小的卷积核(\…

卷积神经网络之VGG网络模型学习

VGG:VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学 visual geometry group(VGG)Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年发表的论文.论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf.与alex的文章虽然都采用层和每层之间用pooling层分开,最后三层FC层(Fully Connected全连接层).但是Al…

经典卷积神经网络（LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）的实现（MXNet版本）

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中文章详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :…

跟我学算法-图像识别之图像分类（上）(基础神经网络，卷积神经网络（CNN)， AlexNet，NIN, VGG）

1.基础神经网络: 输入向量x,权重向量w, 偏置标量b, 激活函数sigmoid(增加非线性度) 优化手段: 梯度下降优化, BP向后传播(链式规则) 梯度下降优化: 1. 使用得目标函数是交叉熵 c = 1/nΣΣ[yj*lnaj^2 + (1-yj)*ln(1-aj^2)] yj表示得是样本标签, aj表示的是输出值 2.批量梯度下降:每次迭代一部分样本,进行参数跟新. 3. 随机梯度下降:每次迭代只选择单个样本 4. 梯度更新的方…

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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DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week2深度卷积神经网络实例探究

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max…