上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)。在论文《Very Deep ...
上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple cnn和LeNet 的CNN网络识别cifar 数据集。在上周的实验表现中,经过 次迭代后的LeNet 的准确率为 左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在 年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对 ...
2017-12-06 13:11 9 6156 推荐指数:
上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)。在论文《Very Deep ...
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构 ...
://www.jianshu.com/p/ce609f9b5910 AlexNet 参考:htt ...
尝试用 Alexnet 来构建一个网络模型,并使用 mnist 数据查看训练结果。 我们将代码实现分为三个过程,加载数据、定义网络模型、训练数据和评估模型。 实现代码如下: GitHub 代码:https://github.com/weixuqin/tensorflow ...
本文已同步本人另外一个博客(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347) 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿 ...
VGGNet VGGNet是牛津大学计算机视觉组与Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核核2*2的最大池化层,VGGNet成功地构建了16~19层的卷积神经网络。VGGNet ...
ResNet ResNet(Residual Neural Network)通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络,在ILSVRC 2015比赛中获得冠军,取得3.57%的top-5错误率,同时参数量却比VGGNet低,效果突出。ResNet的结构可以极快地加速超深 ...
转自:http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得 ...