AlexNet网络结构简图
时间: 2023-12-24 20:24:44 浏览: 36
AlexNet网络结构简图如下:
```
输入层(227x227x3)
卷积层1(96个11x11的卷积核,步长为4,padding为0)+ReLU激活函数
最大池化层1(3x3的池化核,步长为2)
卷积层2(256个5x5的卷积核,步长为1,padding为2)+ReLU激活函数
最大池化层2(3x3的池化核,步长为2)
卷积层3(384个3x3的卷积核,步长为1,padding为1)+ReLU激活函数
卷积层4(384个3x3的卷积核,步长为1,padding为1)+ReLU激活函数
卷积层5(256个3x3的卷积核,步长为1,padding为1)+ReLU激活函数
最大池化层3(3x3的池化核,步长为2)
全连接层1(4096个神经元)+ReLU激活函数
全连接层2(4096个神经元)+ReLU激活函数
输出层(1000个神经元)+Softmax激活函数
```
相关问题
yolov5网络结构简图
抱歉,我无法提供图片或绘制简图。但是,我可以为您提供关于YOLOv5网络结构的文字描述。
YOLOv5是一个目标检测算法,它采用了一种单阶段的检测方法。它的网络结构主要由一个基础网络和一个检测头组成。基础网络通常使用的是一些轻量级的卷积网络,如CSPDarknet53或EfficientNet等,以提取图像特征。而检测头则负责预测目标的边界框和类别。
YOLOv5的检测头由一系列卷积层和全连接层组成。这些层用于将图像特征进行空间和通道上的下采样,并生成预测。在下采样过程中,网络会通过使用更大的感受野来检测较大的目标。而在上采样过程中,网络会通过使用更小的感受野来检测较小的目标。
总体而言,YOLOv5的网络结构是一个端到端的、高效的目标检测网络。它能够在保持准确性的同时,实现较快的推理速度。
resnet18网络结构简图
回答: resnet18网络结构简图如下所示:
```
输入 -> 7x7卷积层,64个卷积核,步长2,填充3 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层,3x3池化核,步长2,填充1 -> resnet block1 -> resnet block2 -> resnet block3 -> resnet block4 -> 平均池化层,7x7池化核,步长1 -> 全连接层,输出类别数
```
其中,每个resnet block包含两个basic block,每个basic block的结构如下:
```
输入 -> 3x3卷积层,64个卷积核,步长1,填充1 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 3x3卷积层,64个卷积核,步长1,填充1 -> 批量归一化 -> 残差连接 -> ReLU激活函数
```
在resnet block之间的残差连接使用1x1卷积层,而在resnet block内部的残差连接使用恒等映射(identity mapping)。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Resnet-18网络图示理解](https://blog.csdn.net/weixin_42899627/article/details/108228782)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [resnet50 网络结构全图](https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/125467809)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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