经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16
经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式： 输出层 -> （卷积层+ -> 池化层？）+ -> 全连接层+ 上述公式中，“+”表示一个或者多个，“？”表示一个或者零个，如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层，“池化层？”表示一个或者零个池化层。“->”表示 ...
原文：AlexNet神经网络结构
Alexnet是 年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了 . , top 识别率达到 . 。 AlexNet包含 个卷积层和 个全连接层，模型示意图： 精简版结构： conv 阶段 输入数据： 卷积核： 步长： 数量 也就是输出个数 ： 卷积后数据： 原图N N，卷积核大小n n，卷积步长大于 为k，输出维度是 N n k relu 后的数据： Max pool 的核： ，步长： Max ...
2018-02-02 19:24 0 1020 推荐指数：
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