经典卷积网络模型 — LeNet模型笔记
LeNet-5包含于输入层在内的8层深度卷积神经网络。其中卷积层可以使得原信号特征增强，并且降低噪音。而池化层利用图像相关性原理，对图像进行子采样，可以减少参数个数，减少模型的过拟合程度，同时也可以保留一定的有用信息。 图一 ...
原文：经典卷积网络模型 — VGGNet模型笔记
一 简介 VGGNet是计算机视觉组 Visual Geometry Group 和Google DeepMind公司的研究员一起研究的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络深度与性能之间的关系，通过反复堆叠 的小型卷积核和 的最大池化层，VGGNet成功地构筑了 层 这里指的是卷积层和全连接层 深度卷积神经网络。到目前为止，VGGNet主要用来进行提取图像特征。 二 特点 以常用的VG ...
2018-04-27 00:56 0 3374 推荐指数：
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