CNN網絡結構-AlexNet
背景 2009年，李飛飛和他的團隊發表了ImageNet的論文，還附帶了數據集。 2012年，多倫多大學的Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky提出了一種深度卷積神經網絡結構：AlexNet，奪得了ImageNet冠軍，成績比當時的第二名 ...
原文：Alexnet網絡結構
最近試一下kaggle的文字檢測的題目，目前方向有兩個ssd和cptn。直接看看不太懂，看到Alexnet是基礎，今天手寫一下網絡，記錄一下啊。 先理解下Alexnet中使用的原件和作用： 激活函數使用了relu並用了多個cpu：提高了訓練速度。 重疊pool池化 不再是簡單除以 的池化了，類似於卷積的計算過程，不過同樣還是減少了參數 ：提高了精度，不容易產生過擬合。 局部響應歸一化 Lenet網 ...
2018-03-19 12:28 0 3490 推薦指數：
相關推薦
AlexNet神經網絡結構
Alexnet是2014年Imagenet競賽的冠軍模型，准確率達到了57.1%, top-5識別率達到80.2%。 AlexNet包含5個卷積層和3個全連接層，模型示意圖： 精簡版結構： conv1階段 輸入數據：227×227×3 卷積核：11×11×3；步長 ...
voc-fcn-alexnet網絡結構理解
全卷積神經網絡主要使用了三種技術： 1. 卷積化（Convolutional） 2. 上采樣（Up ...
經典網絡結構(LeNet , AlexNet , VGG , GoogLeNet)剖析
github博客傳送門 csdn博客傳送門 參考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489 LeNet C1層（卷積層）：6@28×28 ...
LeNet, AlexNet, VGG-16, GoogLeNet, ResNet的網絡結構及代碼
1. LeNet class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() ...
tensorflow2.0——經典網絡結構LeNet-5、AlexNet、VGGNet-16
一、LeNet-5 Lenet-5的結構很簡單，但是包含神經網絡的基本結構，用的是5*5卷積和平均池化，可以用來作為簡單的練習，其結構圖下： 代碼： 二、AlexNet 相較於LeNet-5，AlexNet有比較大的特點 ...
經典卷積神經網絡結構——LeNet-5、AlexNet、VGG-16
經典卷積神經網絡的結構一般滿足如下表達式： 輸出層 -> （卷積層+ -> 池化層？）+ -> 全連接層+ 上述公式中，“+”表示一個或者多個，“？”表示一個或者零個，如“卷積層+”表示一個或者多個卷積層，“池化層？”表示一個或者零個池化層。“->”表示 ...
網絡結構、協議
網絡結構 兩層結構 所有程序都在客戶端，服務器只是個數據庫 三層結構 展現層→邏輯層→數據層 協議 第三層：網絡層 路由器尋址和最短路徑：IP協議 第四層：傳輸層 TCP 特點 面向連接的可靠的數據傳輸安全可靠的傳輸層協議； 一般請求必有響應 ...