1024问

第二次打卡学习心得

Lark ·
更新时间:2024-11-13
· 593 次阅读

首先关于卷积神经网络的概念回顾
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其中两个重要的概念：填充与步幅
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关于卷积核的通道数：
个人理解为：与上一层的输出相适应，卷积核的通道数(channel)由上一层输出的特征图(feature maps)的个数决定

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卷积神经网络的发展：
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LeNet就是典型的深层网络
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AlexNet为第二阶段的发展
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后来由牛津大学团队提出具有堆叠结构的VGG
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衍生出了NiN在这里插入图片描述

在宽度上进行了拓宽，由谷歌团队提出了Inception模块的网路GoogLeNet(纪念LeNet)
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在深度上进行拓展，由何凯明等人提出了具有残差模块的ResNet
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作者：weixin_44659752



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