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由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注。 知道 年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。 AlexNet特点 AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构,学习更丰富更高维的图像特征。AlexNet的特点: 更深的网络结构 使用层叠的卷积层, ...
2019-01-29 11:44 6 35684 推荐指数:
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/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很 ...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文理解 在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络,并获得很好的成果。 数据集:ILSVRC使用ImageNet的一个子集,1000 ...
上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构。这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet。 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article ...
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 ...
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移、比例缩放、倾斜等图片变形具有高度不变形。卷积 ...
LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride ...
先简单理解一下卷积这个东西。 (以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西) 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...