卷積神經網絡_(2)_分類與回歸_幾類經典網絡簡介
1.經典神經網絡有:2012年提出的AlexNet和2014年提出的VGGNet,結構圖分別如下： 2.分類與回歸： （1）分類(classfication)：就是經過經過一系列的卷積層和池化層之后，再經過全連接層得到樣本屬於每個類的得分，再用比如softmax分類其對其進行分類 ...
原文：卷積神經網絡_(2)_分類與回歸_幾類經典網絡簡介
.經典神經網絡有: 年提出的AlexNet和 年提出的VGGNet,結構圖分別如下： .分類與回歸： 分類 classfication ：就是經過經過一系列的卷積層和池化層之后，再經過全連接層得到樣本屬於每個類的得分，再用比如softmax分類其對其進行分類 回歸 regression :相當於用一個矩形框來框住要識別的物體,即localization 如下： 這里，回歸用了擬合的方法，即給定輸 ...
2016-11-21 17:55 0 3994 推薦指數：
相關推薦
卷積神經網絡分類與回歸任務的應用簡介
進行微調（fine tune），使其向着想要的網絡去收斂。 分類時， ...
針對回歸訓練卷積神經網絡
針對回歸訓練卷積神經網絡 此示例使用： Image Processing Toolbox Deep Learning Toolbox Statistics and Machine Learning Toolbox ...
經典卷積神經網絡算法(4)：GoogLeNet
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 10 ...
經典卷積神經網絡算法(2)：AlexNet
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 10 ...
經典卷積神經網絡算法(3)：VGG
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 10 ...
經典卷積神經網絡算法(5)：ResNet
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 10 ...
卷積神經網絡對圖片分類-下
接上篇：卷積神經網絡對圖片分類-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每個卷積層之后，會馬上進入一個激勵層，調用一種激勵函數來加入非線性因素，決絕線性不可分的問題。這里我們選擇的激勵函數方式叫做ReLU, 他的方程是這樣f(x) = max ...