目錄 在CIFAR10上的正確率 在CIFAR10上的正確率 這里我都是取了最好的結果,同一模型還有更細致的對比實驗,詳情參見實驗對比。 ...
http: blog.csdn.net diamonjoy zone article details 參考: . Inception V :Going Deeper with Convolutions . Inception V :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covaria ...
2017-07-27 09:48 0 18571 推薦指數:
目錄 在CIFAR10上的正確率 在CIFAR10上的正確率 這里我都是取了最好的結果,同一模型還有更細致的對比實驗,詳情參見實驗對比。 ...
1、GoogLeNet 模型簡介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一種全新的深度學習結構,該模型獲得了ImageNet挑戰賽的冠軍。 2、GoogLeNet 模型的提出 1)在這之前的AlexNet、VGG等結構都是通過增大網絡的深度(層數)來獲得更好 ...
從GoogLeNet至Inception v3 一.CNN發展縱覽 我們先來看一張圖片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向傳播(Back Propagation,BP ...
網絡結構解讀之inception系列二:GoogLeNet(Inception V1) inception系列的開山之作,有網絡結構設計的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations ...
inception系列的開山之作,有網絡結構設計的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式:1.加深(增加層)2.加寬(增加單層的神經元個數) 帶來的兩個弊端:1.大規模的參數 ...
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卷積神經網絡的結構由輸入層、卷積神經層(Convolutional Layer)、下采樣層(Pooling Layer)、全連接層(Fully Connected Network)及輸出層構成[20]。其中卷積神經網絡層、下采樣層、全連接被合稱為隱含層。 在卷積 ...
卷積神經網絡,在圖像識別和自然語言處理中有很大的作用,講cnn的中文博客也不少,但是個人感覺說的脈絡清晰清晰易懂的不多. 無意中看到這篇博客,寫的很好,圖文並茂.建議英文好的直接去看原文.英文不好的就直接看我這篇,算是讀后總結吧.原文里對數學原理的着墨不多,在這篇文章里我會留着相關的標題,待日后 ...