摘要: 在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中,一个名叫GoogLeNet (Szegedy et al., 2015)的网络架构大放异彩。 GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想,并在此基础上做了改进。 这篇论文的一个重点是解决了什么样大小的卷积核最合适的问题。 毕竟,以前流行的网络使用小 阅读全文
posted @ 2024-08-04 20:30 codersgl 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式:通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征;然后通过全连接层对特征的表征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。 或者,可以想象在这个过程的早期使用全连接层。然而,如果使用了全连接层,可能会完全 阅读全文
posted @ 2024-08-04 15:48 codersgl 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效,但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。 之后,我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似,神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问 阅读全文
posted @ 2024-08-04 14:01 codersgl 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑