目录 在CIFAR10上的正确率 在CIFAR10上的正确率 这里我都是取了最好的结果,同一模型还有更细致的对比实验,详情参见实验对比。 ...
http: blog.csdn.net diamonjoy zone article details 参考: . Inception V :Going Deeper with Convolutions . Inception V :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covaria ...
2017-07-27 09:48 0 18571 推荐指数:
目录 在CIFAR10上的正确率 在CIFAR10上的正确率 这里我都是取了最好的结果,同一模型还有更细致的对比实验,详情参见实验对比。 ...
1、GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军。 2、GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好 ...
从GoogLeNet至Inception v3 一.CNN发展纵览 我们先来看一张图片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播(Back Propagation,BP ...
网络结构解读之inception系列二:GoogLeNet(Inception V1) inception系列的开山之作,有网络结构设计的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations ...
inception系列的开山之作,有网络结构设计的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式:1.加深(增加层)2.加宽(增加单层的神经元个数) 带来的两个弊端:1.大规模的参数 ...
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卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层(Convolutional Layer)、下采样层(Pooling Layer)、全连接层(Fully Connected Network)及输出层构成[20]。其中卷积神经网络层、下采样层、全连接被合称为隐含层。 在卷积 ...
卷积神经网络,在图像识别和自然语言处理中有很大的作用,讲cnn的中文博客也不少,但是个人感觉说的脉络清晰清晰易懂的不多. 无意中看到这篇博客,写的很好,图文并茂.建议英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我这篇,算是读后总结吧.原文里对数学原理的着墨不多,在这篇文章里我会留着相关的标题,待日后 ...