深度學習——卷積神經網絡 的經典網絡（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）
一、CNN卷積神經網絡的經典網絡綜述 下面圖片參照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5網絡 輸入尺寸：32*32 卷積層：2個 降采樣層(池化層)：2個 全 ...
原文：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 gt 卷積層 gt 池化層 gt 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。 gt 表示 forward 方向。 下面將分別介紹 LeNet AlexNet 和 VGG 結構。 . LeNet modern 圖 LeNet . LeNet 結構： 輸入層 ...
2018-08-28 00:54 2 17905 推薦指數：
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