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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些 幾種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

發(fā)布: Python培訓(xùn) 發(fā)布時(shí)間:2023-06-02 17:08:14

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有 LeNet-5、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet。

LeNet即LeNet5,由Yann LeCun在1998年提出,做為最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一,是許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的起點(diǎn)。

AlexNet共有8層,由五層卷積、三層全連接組成,輸入圖像尺寸為224*224*3,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模遠(yuǎn)大于LeNet5。

VGGnet是由牛津大學(xué)和DeepMind研發(fā)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

InceptionNet即GoogLeNet,旨在通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)的寬度來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)的能力,與VGGNet通過(guò)卷積層堆疊的方式(縱向)相比,是一個(gè)不同的方向(橫向)。

ResNet的特點(diǎn)是容易優(yōu)化,并且能夠通過(guò)增加相當(dāng)?shù)纳疃葋?lái)提高準(zhǔn)確率。其內(nèi)部的殘差塊使用了跳躍連接,緩解了在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中增加深度帶來(lái)的梯度消失問(wèn)題。

其它答案
冰闊落 2020-06-22 18:56:36

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周?chē)鷨卧,可以進(jìn)行大型圖像處理。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括卷積層和池化層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了一個(gè)由卷積層和子采樣層構(gòu)成的特征抽取器。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中,一個(gè)神經(jīng)元只與部分鄰層神經(jīng)元連接。

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