原文:【轉】CNN卷積神經網絡_ GoogLeNet 之 Inception(V1-V4)

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:

查看詳情

CNN-4: GoogLeNet 卷積神經網絡模型

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 ...

Fri Jun 28 06:57:00 CST 2019 0 452
GoogLeNetInception v3

GoogLeNetInception 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 ...

Sat Mar 02 00:38:00 CST 2019 0 585
網絡結構解讀之inception系列二:GoogLeNetInception 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: 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 ...

Fri Dec 21 01:33:00 CST 2018 0 684
卷積神經網絡CNN

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 ...

Wed May 09 19:28:00 CST 2018 2 4626
卷積神經網絡CNN

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 ...

Mon Jan 28 21:56:00 CST 2019 1 797
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM