一.特点 1.对AlexNet改进,在第一个卷积层用了更小的卷积核和stride 2.多尺度训练(训练和测试时,采用整张图的不同尺度) 由此,VGG结构简单,提取特征能力强,应用场景广泛 由单尺度测试结果对比: 二. 不同结构的对比 VGG一共提供了6个网络版本,一次探究不同网络的效果对比. 下面简要分析一下各个版本的网络配置细节: 结构 A:与 AlexNet 类似,卷积层分为5个stage,3个全连接层,不同的是,卷积层用的都是3x3大小的卷积核: 结构 A-LRN:保留 AlexNet 中…

Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition." arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014). pdf (VGGNet,Neural Networks become very deep!) VGGNet,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google De…

   本文主要介绍AlextNet的一些知识,这些知识经常被忽略 一.AlextNet的创新点 (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大. 使用Relu的优点如下:     1>因为正半轴为向上升的函数,所以好求导,提升了计算速度     2>同样的因为正半轴为向上升的函数,所以相比sigmoid函数不会梯度消…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

本文并未从专业角度进行详细讲解,而是从应用的角度出发来普及一些代理服务器的基本知识.文章明显是搜集多方资料的拼凑,而且比较老了,但往往越老的东西越接近事物的本质,更容易窥探到原理,对于刚接触的人来说,看起来比专业理论资料更易懂哈~ 扫盲篇:  什么是代理服务器?  代理服务器是介于浏览器和Web服务器之间的一台服务器,当你通过代理服务器上网浏览时,浏览器不是直接到Web服务器去取回网页,而是向代理服务器发出请求,由代理服务器来取回浏览器所需要的信息,并传送给你的浏览器. 什么是免费代理服务器 ?…

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606296521706399213&wfr=spider&for=pc 机器之心整理,机器之心编辑部. 人工智能顶会 IJCAI 2018 的主要议程于昨日在瑞典首都斯德哥尔摩开始.昨天上午,Facebook 首席人工智能科学家.纽约大学教授 Yann LeCun 在会上发表了近一个小时,以<Learning World Models: the Next Step towards AI>为主题的演讲,引起了人…

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste…

作为一个小白中的小白,多折腾总是有好处的,看了入门书和往上一些教程,很多TF的教程都是从MNIST数据集入手教小白入TF的大门,都是直接import MNIST,然后直接构建网络,定义loss和optimizer,设置超参数,之后就直接sess.run()了,虽然操作流程看上去很简单,但如果直接给自己一堆图片,如何让tensorflow读取,如何喂入网络进行训练,这些都不清楚,所以作为小白,先从最简单的CNN——VGGnet入手吧,在网上随便下载了个数据集——GTSRB(因为这个数据集最小,下载…

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝…

目前的4种主流Python网络框架:Django.Tornado.Flask.Twisted.…