12 2017 档案

摘要:上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalizati 阅读全文
posted @ 2017-12-27 22:02 Charlotte77 阅读(8032) 评论(5) 推荐(11) 编辑
摘要:前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建 阅读全文
posted @ 2017-12-20 15:55 Charlotte77 阅读(9838) 评论(8) 推荐(16) 编辑
摘要:上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)。在论文《Very Deep Convo 阅读全文
posted @ 2017-12-13 12:27 Charlotte77 阅读(9355) 评论(5) 推荐(11) 编辑
摘要:上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络 阅读全文
posted @ 2017-12-06 13:11 Charlotte77 阅读(8604) 评论(9) 推荐(14) 编辑

点击右上角即可分享
微信分享提示