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 w ...

　　上周我們用PaddlePaddle和Tensorflow實現了圖像分類，分別用自己手寫的一個簡單的CNN網絡simple_cnn和LeNet-5的CNN網絡識別cifar-10數據集。在上周的實驗表現中，經過200次迭代后的LeNet-5的准確率為60%左右，這個結果差強人意，畢竟是二十年前寫 ...

一.概述 　　卷積神經網絡【Convolutional Neural Networks,CNN】是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡【Feedforward Neural Networks】是深度學習的代表算法之一。卷積神經網絡具有表征學習【representation ...

　　上周我們講了經典CNN網絡AlexNet對圖像分類的效果，2014年，在AlexNet出來的兩年后，牛津大學提出了Vgg網絡，並在ILSVRC 2014中的classification項目的比賽中取得了第2名的成績（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）。在論文《Very Deep ...

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TensorFlow是目前深度學習最流行的框架，很有學習的必要，下面我們就來實際動手，使用TensorFlow搭建一個簡單的CNN，來對經典的mnist數據集進行數字識別。 如果對CNN還不是很熟悉的朋友，可以參考：Convolutional Neural Network。 下面 ...

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 ...

padding的規則 · 　　padding=‘VALID’時，輸出的寬度和高度的計算公式（下圖gif為例） 　　　　 　　　　輸出寬度：output_width = （in_ ...