GoogLeNet全称
时间: 2024-05-19 14:09:53 浏览: 10
GoogLeNet的全称是Inception-v1,它是Google于2014年推出的一种深度卷积神经网络模型,是当时ImageNet图像识别比赛的冠军。与传统的卷积神经网络不同,GoogLeNet采用了Inception模块来增加网络深度和宽度,同时减少了参数的数量。这种网络结构可以更好地处理输入图像中的特征,并提高图像识别的准确性。
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DenseNet的全称是Densely Connected Convolutional Networks。它是由Kaiming He等人在2016年提出的一种卷积神经网络结构,它通过将每一层的输出与之前所有层的输出连接起来,使得网络中的信息流动更加充分,从而有效地缓解了深层网络中梯度消失和特征稀疏的问题。该网络架构在图像分类、目标检测等任务上都取得了较好的表现。
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DenseNet的全称是Densely Connected Convolutional Networks,是一种深度神经网络模型,由D. Huang等人在2016年提出。DenseNet的主要特点是在网络中引入了密集连接(Dense Connection)的结构,使得网络中的信息流动更加充分,同时可以有效地缓解梯度消失问题,提高网络的训练效率。