cnn的经典网络结构
时间: 2023-12-14 19:34:27 浏览: 59
以下是几种经典的CNN网络结构:
1. LeNet
LeNet是最早的卷积神经网络之一,由Yann LeCun等人于1998年提出。它包含两个卷积层和三个全连接层,被广泛应用于手写数字识别等任务。
2. AlexNet
AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军,由Alex Krizhevsky等人提出。它包含五个卷积层和三个全连接层,使用了ReLU激活函数和Dropout正则化技术,开创了深度卷积神经网络的时代。
3. VGG-Net
VGG-Net是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出的,其特点是使用了非常小的卷积核(3x3),并且网络结构非常简单,只有卷积层和全连接层。VGG-Net在ImageNet比赛中取得了很好的成绩。
4. GoogLeNet
GoogLeNet是由Google团队提出的,其特点是使用了Inception模块,可以在不增加参数数量的情况下增加网络深度和宽度,从而提高了网络的性能。GoogLeNet在ImageNet比赛中取得了很好的成绩。
5. ResNet
ResNet是由Microsoft Research Asia提出的,其特点是使用了残差块(Residual Block),可以解决深度卷积神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而可以训练非常深的网络。ResNet在ImageNet比赛中取得了非常好的成绩。
相关问题
cnn经典网络模型的网络结构图
经典的CNN网络模型包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogNet、ResNet等,每个模型的网络结构不尽相同。以下是其中几个模型的网络结构图:
1. LeNet:
![LeNet](https://img-blog.csdn.net/20180514095701277?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rlc3QxMjM0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
2. AlexNet:
![AlexNet](https://img-blog.csdn.net/20180514100041831?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rlc3QxMjM0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
3. VGG:
![VGG](https://img-blog.csdn.net/20180514100226341?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rlc3QxMjM0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
4. GoogLeNet:
![GoogLeNet](https://img-blog.csdn.net/2018051410041288?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rlc3QxMjM0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
5. ResNet:
![ResNet](https://img-blog.csdn.net/20180514100541505?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rlc3QxMjM0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
CNN网络结构包括什么
CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。CNN网络结构包括以下几个部分:
1. 卷积层(Convolutional Layer):卷积层是CNN的核心部分,通过卷积操作实现特征提取。卷积层由多个卷积核组成,每个卷积核对输入图像进行卷积运算,提取图像中的特征。
2. 池化层(Pooling Layer):池化层用于缩小卷积层的输出特征图的尺寸,通过减少特征图的大小,降低模型的复杂度和计算量,同时还可以避免过拟合。
3. 批归一化层(Batch Normalization Layer):批归一化层用于加速训练过程并提高模型的稳定性,通过对每一层输入进行归一化处理,可以使得输入数据在训练过程中具有更小的方差,从而提高模型的泛化能力。
4. 激活函数层(Activation Function Layer):激活函数层用于引入非线性变换,使得模型可以学习更加复杂的特征。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。
5. 全连接层(Fully Connected Layer):全连接层用于将卷积层和池化层的输出特征图转换为分类结果,通常用于最后一层。
以上是CNN网络结构的基本组成部分,不同的CNN模型可能包含不同的层次和组合方式。
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