卷积神经网络2022
时间: 2023-09-28 18:11:27 浏览: 53
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学模型,常用于图像识别和计算机视觉任务。卷积神经网络的基本结构包括卷积层、池化层和全连接层[1]。典型的卷积神经网络结构有AlexNet、ZFNet、VGG、GoogleNet和ResNet等。
其中,ResNet是引入了残差学习网络的一种深度神经网络模型,它解决了梯度消失的问题,可以用来训练非常深的网络。
在使用卷积神经网络进行图像分类时,需要定义网络结构。可以通过继承nn.Module类并实现其forward方法来定义网络。可学习参数的层应该放在构造函数的init方法中。
总的来说,卷积神经网络是一种用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型,具有卷积层、池化层和全连接层。ResNet是一种引入了残差学习网络的深度神经网络模型,解决了梯度消失问题。在定义卷积神经网络时,需要继承nn.Module类,并实现其forward方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【OUC_SE_2022】第三周作业:卷积神经网络基础](https://blog.csdn.net/OUC_SE_GROUP18/article/details/127340419)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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