06 2020 档案
摘要：神经网络算法有时候又被称为深度学习，究其原因就是因为神经网络模型可以通过添加网络层数来扩展网络的深度以获得更优越的性能。以CNN网络为例，卷积层数越多，模型越能够提取到更高层次的特征，信息更加丰富。所以，我们不禁要猜想，是不是网络的深度越深，模型的性能越好。如果真是这样，那神经网络就是近乎无所不能的算法，没有什么是添加一层网络不能解决的，如果有，那就添加两层。
阅读全文
摘要：GoogLeNet是在2014年由Google团队在论文《Going deeper with convolutions》中提出的一个卷积神经网络算法，并成功斩获当年的ImageNet大赛的冠军（上篇博客中的VGG网络获得第二名）。与VGG网络相比，GoogLeNet对网络结构做出了根据创新性的大胆改变
阅读全文
摘要：VGG的实质是AlexNet结构的增强版，它将卷积层的深度提升到了19层，并且在2014年的ImageNet大赛中的定位问题中获得了亚军（冠军是GoogLeNet，将在下一篇博客中介绍）。
阅读全文
