【深度學習系列】用Tensorflow實現經典CNN網絡GoogLeNet
前面講了LeNet、AlexNet和Vgg，這周來講講GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的論文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮點是提出一種叫Inception的結構 ...
原文：【深度學習系列】用Tensorflow實現經典CNN網絡Vgg
上周我們講了經典CNN網絡AlexNet對圖像分類的效果， 年，在AlexNet出來的兩年后，牛津大學提出了Vgg網絡，並在ILSVRC 中的classification項目的比賽中取得了第 名的成績 第一名是GoogLeNet，也是同年提出的 。在論文 Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition 中，作者 ...
2017-12-13 12:27 5 6654 推薦指數：
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參考了： https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html https://blog.csdn.net/qq_24695385/ar ...
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由於筆者水平有限，如有錯，歡迎指正。 論文原文: https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf 起源 在CV領域中，卷積神經網絡大放異彩。而VGG與GoogLenet正是近些年較為熱門的結構。 VGG是Oxford的Visual Geometry ...
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《神經網絡與深度學習》（五） 卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實現示例
轉自：http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得 ...
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