1.AlexNet是2012年最早的第一代神经网络，整个神经网络的构架是8层的网络结构。网络刚开始使用11*11获得较大的感受野，随后使用5*5和3*3做特征的提取，最后使用3个全连接层做得分值得运算，使用的是softmax分类器

2. VGG-net，网络的特点是全部使用3*3的卷积，通常有两个版本一个是16-VGG和19-VGG，每一进行完一次maxpool，都进行一次维度的提升，为了减少由于降维压缩而导致的信息损失。最后使用3个全连接层进行得分值得预测，使用的是softmax计算损失值

深度学习原理与框架-卷积网络细节-经典网络架构 1.AlexNet 2.VGG的更多相关文章

  1. 深度学习原理与框架-卷积网络细节-图像分类与图像位置回归任务 1.模型加载 2.串接新的全连接层 3.使用SGD梯度对参数更新 4.模型结果测试 5.各个模型效果对比

    对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h ...

  2. 深度学习原理与框架-卷积网络细节-三代物体检测算法 1.R-CNN 2.Fast R-CNN 3.Faster R-CNN

    目标检测的选框操作:第一步:找出一些边缘信息,进行图像合并,获得少量的边框信息 1.R-CNN, 第一步:进行图像的选框,对于选出来的框,使用卷积计算其相似度,选择最相似ROI的选框,即最大值抑制RO ...

  3. 深度学习原理与框架-卷积神经网络-cifar10分类(图片分类代码) 1.数据读入 2.模型构建 3.模型参数训练

    卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码 ...

  4. 深度学习原理与框架-卷积神经网络基本原理 1.卷积层的前向传播 2.卷积参数共享 3. 卷积后的维度计算 4. max池化操作 5.卷积流程图 6.卷积层的反向传播 7.池化层的反向传播

    卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                        ...

  5. [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构

    [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 ...

  6. 深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

    1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的fe ...

  7. 深度学习原理与框架-Tfrecord数据集的读取与训练(代码) 1.tf.train.batch(获取batch图片) 2.tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(图片压缩) 3.tf.train.per_image_stand..(图片标准化) 4.tf.train.string_input_producer(字符串入队列) 5.tf.TFRecord(读

    1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_ ...

  8. 深度学习原理与框架- tf.nn.atrous_conv2d(空洞卷积) 问题：空洞卷积增加了卷积核的维度，为什么不直接使用7*7呢

    空洞卷积, 从图中可以看出,对于一个3*3的卷积,可以通过使用增加卷积的空洞的个数,来获得较大的感受眼, 从第一幅图中可以看出3*3的卷积,可以通过补零的方式,变成7*7的感受眼,这里补零的个数为1, ...

  9. 深度学习原理与框架- tf.nn.conv2d_transpose(反卷积操作) tf.nn.conv2d_transpose(进行反卷积操作) 对于stride的理解存在问题？

    反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    ...

随机推荐

  1. JavaScript和HTML DOM的区别与联系

    JavaScript和HTML DOM的区别与联系 区别: javascript JavaScript 是因特网上最流行的浏览器脚本语言.很容易使用!你一定会喜欢它的! JavaScript 被数百万 ...

  2. 廖雪峰Java5集合-3Map-Properties的使用

    Properties用于读取配置 properties文件只能使用ASCII码 #表示注释 可以从文件系统读取.properties文件 Properties props = new Properti ...

  3. Hive学习笔记一

    1. Load的使用 //在1.x版本中定义long数据类型会报错(用bigint代替) create table t_load_stu(name string,age bigint) row for ...

  4. linux中文件名有英文括号的问题

    文件名包含“()”的文件,输入“(“后按TAB键无法补全,手动输入文件全名也删除不了:提示bash: syntax error near unexpected token `('错误. 在linux中 ...

  5. 安装sublime txt3 并且设置为默认的text打开方式

    1.安装 安装可以参考 http://jingyan.baidu.com/article/fa4125acb8569b28ac7092ea.html 1.添加sublime text 3的仓库: su ...

  6. 0002 - Spring MVC 拦截器源码简析：拦截器加载与执行

    1.概述 Spring MVC中的拦截器(Interceptor)类似于Servlet中的过滤器(Filter),它主要用于拦截用户请求并作相应的处理.例如通过拦截器可以进行权限验证.记录请求信息的日 ...

  7. sas infile 控制导入长度

    /*尝试使用infile解决uesrname的录入只能存储一单位的问题*/data TestPayRecord2;infile "D:\开发工具\购买记录表.csv" dlm='2 ...

  8. strut2的核心知识和工作原理

    http://blog.csdn.net/laner0515/article/details/27692673/     写的很详细

  9. CentOS7 安装kylin2.6.0集群

    1. 环境准备 zookeeper3.4.12 mysql5.7 hive2.3.4 hadoop2.7.3 JDK1.8 hbase1.3.3 2. 集群规划 ip地址 机器名 角色 192.168 ...

  10. kafka的API操作

    在集群的接收端 启动producer 在consumer这边能接收到producer发来的数据