經典卷積網絡模型 — LeNet模型筆記
LeNet-5包含於輸入層在內的8層深度卷積神經網絡。其中卷積層可以使得原信號特征增強，並且降低噪音。而池化層利用圖像相關性原理，對圖像進行子采樣，可以減少參數個數，減少模型的過擬合程度，同時也可以保留一定的有用信息。 圖一 ...
原文：經典卷積網絡模型 — VGGNet模型筆記
一 簡介 VGGNet是計算機視覺組 Visual Geometry Group 和Google DeepMind公司的研究員一起研究的深度卷積神經網絡。VGGNet探索了卷積神經網絡深度與性能之間的關系，通過反復堆疊 的小型卷積核和 的最大池化層，VGGNet成功地構築了 層 這里指的是卷積層和全連接層 深度卷積神經網絡。到目前為止，VGGNet主要用來進行提取圖像特征。 二 特點 以常用的VG ...
2018-04-27 00:56 0 3374 推薦指數：
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