原文:如何设计神经网络结构

start small gradually increase the model size small parameter, deep is better than wider deep network is hard to optimize, 使用resnet的思想进行优化 kernel size : and work the best stride : 保留空间分辨率使用 stride 下采 ...

2019-01-23 10:07 0 968 推荐指数:

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AlexNet神经网络结构

Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型,准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。 AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层,模型示意图: 精简版结构: conv1阶段 输入数据:227×227×3 卷积核:11×11×3;步长 ...

Sat Feb 03 03:24:00 CST 2018 0 1020
神经网络结构总结

感知机(perceptron)是由输入空间(特征空间)到输出空间的函数:f(x) = sign(w*x+b), 其中w和b是感知机的权重参数和偏置参数。线性方程w*x+b=0表 ...

Fri Oct 26 17:54:00 CST 2018 0 813
卷积神经网络网络结构——ResNet50

。 —————————————————————————————————————————————————————— 简介ResNet是何凯明大神在2015年提出的一种网络结构,获得了 ...

Sun Feb 09 04:20:00 CST 2020 0 19912
LeNet-5 卷积神经网络结构

LeNet-5是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。可以说,LeNet-5就相当于编程语言入门中的“Hello world!”。 但是很奇怪的,原本 ...

Wed May 08 17:28:00 CST 2019 0 2425
深度神经网络结构以及Pre-Training的理解

Logistic回归、传统多层神经网络 1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n ...

Mon Jun 15 03:06:00 CST 2015 4 44395
深度神经网络结构以及Pre-Training的理解

Logistic回归、传统多层神经网络 1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数 ...

Thu Aug 23 03:49:00 CST 2018 0 2013
神经网络结构及模型训练(笔记)

一、神经网络 1、人工神经神经网络由很多的节点构成,这些节点又叫做人工神经元(或神经元) 他的结构如图所示: x1~xn是输入信号 wij代表从神经元j到神经元i的连接权值 θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ) 神经元i的输出与输入的关系表示 ...

Sat Jul 10 01:23:00 CST 2021 0 583
深度神经网络结构以及Pre-Training的理解

深度神经网络结构以及Pre-Training的理解 Logistic回归、传统多层神经网络 1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:h ...

Sat Jun 20 00:37:00 CST 2015 0 2646
 
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