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 ...
原文：AlexNet神經網絡結構
Alexnet是 年Imagenet競賽的冠軍模型，准確率達到了 . , top 識別率達到 . 。 AlexNet包含 個卷積層和 個全連接層，模型示意圖： 精簡版結構： conv 階段 輸入數據： 卷積核： 步長： 數量 也就是輸出個數 ： 卷積后數據： 原圖N N，卷積核大小n n，卷積步長大於 為k，輸出維度是 N n k relu 后的數據： Max pool 的核： ，步長： Max ...
2018-02-02 19:24 0 1020 推薦指數：
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