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卷積神經網絡有哪些 幾種經典的卷積神經網絡

發布: Python培訓 發布時間:2023-06-02 17:08:14

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卷積神經網絡有 LeNet-5、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet。

LeNet即LeNet5,由Yann LeCun在1998年提出,做為最早的卷積神經網絡之一,是許多神經網絡架構的起點。

AlexNet共有8層,由五層卷積、三層全連接組成,輸入圖像尺寸為224*224*3,網絡規模遠大于LeNet5。

VGGnet是由牛津大學和DeepMind研發的深度學習網絡。

InceptionNet即GoogLeNet,旨在通過增加網絡的寬度來提升網絡的能力,與VGGNet通過卷積層堆疊的方式(縱向)相比,是一個不同的方向(橫向)。

ResNet的特點是容易優化,并且能夠通過增加相當的深度來提高準確率。其內部的殘差塊使用了跳躍連接,緩解了在深度神經網絡中增加深度帶來的梯度消失問題。

其它答案
冰闊落 2020-06-22 18:56:36

卷積神經網絡是一種前饋神經網絡,它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元,可以進行大型圖像處理。卷積神經網絡包括卷積層和池化層。卷積神經網絡與普通神經網絡的區別在于,卷積神經網絡包含了一個由卷積層和子采樣層構成的特征抽取器。在卷積神經網絡的卷積層中,一個神經元只與部分鄰層神經元連接。

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