经典卷积网络
目录
一、经典神经网络出现的时间线编辑
二、LeNet
三、AlexNet
四、VGGNet
五、InceptionNet
六、ResNet
总结:
一、经典神经网络出现的时间线
二、LeNet
背景:LeNet由Yann LeCun于1998年提出,卷积网络开篇之作。
解释:有一个6*5*5和16*5*5的卷积核,分别执行了CBAPD ,可以看出比如B(归一化),D(省略)都没有,不是因为没有设置,而是当时还没有发现
三、AlexNet
背景:AlexNet网络诞生于2012年,当年ImageNet竞赛的冠军,Top5错误率为16.4%
解释:有5个的卷积核,分别执行了CBAPD ,可以看出比如B(没有归一化),但是相对于LeNet多了D(省略)
四、VGGNet
背景:VGGNet诞生于2014年,当年ImageNet竞赛的亚军,Top5错误率减小到7.3%
好处: 解释:有10的卷积核,分别执行了CBAPD ,可以看出比如B(有归一化)和了D(有省略)都有了
五、InceptionNet
背景:InceptionNet诞生于2014年,当年ImageNet竞赛冠军,Top5错误率为6.67%
解释:用到了不同的卷积核,不再保留单一的样子,卷积核与上一个卷积核有一定的联系,一个卷积核的输出作为另一个卷积核的输入
有7个不同的卷积核,InceptionNet与GoogLeNet差不多
六、ResNet
背景:ResNet诞生于2015年,当年ImageNet竞赛冠军,Top5错误率为3.57%
解释:发现前几个Net网络准确率提高了,都伴随着层的提高,就测试,发现不是层高就是好的,会出现过拟合或者lose失效和梯度消失的情况
观念:通过层与层之间的联系,是的曾与曾之间保持联系
解释:曾与曾是直接相加的关系,没有输入输出的关系,但是相加有前提,那就是必须格式一样,如果格式不一样那么就要进行转变
总结:
- 本文主要借鉴:mooc曹建老师的《人工智能实践:Tensorflow笔记》
- 每一个网络都是在增加层或者改变卷积核的大小,损失函数,优化器等等
- 目的都是为了反向传播的时候和特征提取的时候更加精准有效
- ResNet还需还有ResNet-50等等
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