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深度学习入门笔记(二十):经典神经网络(LeNet-5、AlexNet和VGGNet)
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更新于2023-03-03
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专栏——深度学习入门笔记 声明 1)该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料,具体引用的资料请看参考文献。 2)本文仅供学术交流,非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除。 3)博主才疏学浅,文中如有不当之处,请各位指出,共同进步,谢谢。 4)此属于第一版本,若有错误,还需继续修正与增删。还望大家多多指点。大家都共享一点点,一起为祖国科研的推进添砖加瓦。 文章目录专栏——深度学习入门笔记声明深度学习入门笔记(二十):经典神经网络(LeNet-5、AlexNet和VGGNet)1、为什么要进行实例探究?2、经典网络1)
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1)该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料,具体引用的资料请看参考文献。
2)本文仅供学术交流,非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望
海涵,并联系博主删除。
3)博主才疏学浅,文中如有不当之处,请各位指出,共同进步,谢谢。
4)此属于第一版本,若有错误,还需继续修正与增删。还望大家多多指点。大家都共享一点点,一起为祖国科研的推进添砖
加瓦。
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什么要进行实例探究?2、经典网络1)LeNet-52)AlexNet3)VGGNet3、总结推荐阅读参考文章
深度学习入门笔记(二十):经典神经网络(深度学习入门笔记(二十):经典神经网络(LeNet-5、、AlexNet和和VGGNet))
1、为什么要进行实例探究?、为什么要进行实例探究?
深度学习入门笔记(十六):计算机视觉之边缘检测
深度学习入门笔记(十八):卷积神经网络(一)
深度学习入门笔记(十九):卷积神经网络(二)
最快最直观地熟悉这些网络结构(比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件)的方法就是看看一些卷积神经网络的实例分
析,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法,实际上在计算机视觉
任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,比如,有人已经训练或者计算出擅长识别猫、狗、人的神经网络或者
神经网络框架,那么对于计算机视觉识别任务的自动驾驶汽车,是完全可以借鉴的。
按照进度,你应该可以读一些计算机视觉方面的研究论文了,比如这几个经典的网络:
LeNet-5 网络,初代手写数字识别网络,我记得应该是1980年代的;
经常被引用的 AlexNet,开启新一轮深度学习热潮;
还有 VGG 网络,发现了深度对网络效果提升的巨大影响;
然后是 ResNet,又称残差网络;
还会讲谷歌 Inception 神经网络的实例分析。
了解了这些神经网络,相信你会对如何构建有效的卷积神经网络更有感觉!!还有期中使用的各种网络组件,即使计算机视觉
并不是你的主要方向,你也会从 ResNet 和 Inception 网络这样的实例中找到一些不错的想法。
2、经典网络、经典网络
这次笔记来学习几个经典的神经网络结构,分别是:
LeNet-5
AlexNet
VGGNet
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