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深度学习中的网络结构

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小小海 发表于 2021-1-1 18:31:28 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
深度学习中的网络布局

1、网络模子的的发展汗青
先简单说一下CNN一些经典案例和 ImageNet 图像分类比赛的积年冠军(深度学习网络发展史):
神经网络年份标签作者LeNets1998年CNN开山之作纽约大学AlexNet2012年ImageNet冠军多伦多大学 Hinton团队ZFNet2013年ImageNet冠军纽约大学GoogLeNet2014年ImageNet冠军 Inception模块谷歌VGG2014年ImageNet亚军 VGG-16和VGG-19牛津大学NiN2014年Network in Network(网中网) GAP(全局平均池化)新加坡国立大学ResNet2015年ImageNet冠军 残差网络何凯明团队 微软亚院Wide ResNet2016年增加残差中卷积核数量(宽度)谢尔盖·扎戈鲁科Squeeze Net2016年轻量级网络 压缩参数量斯坦福大学 伯克利大学SENet2017年ImageNet冠军 SE模块momenta + 牛津大学 胡杰ResNext2017年Resnet + InceptionSaining Xie团队DenseNet2017年CVPR最佳论文 Dense模块康奈尔大学 清华大学FractalNet2017年分形网络Gustav Larsson团队MobileNets2017年轻量级 Group卷积和Depthwise Seperable卷积谷歌NASNet2018年神经架构搜索 强化学习谷歌2、Alexnet
原文:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
网络布局图:

3、VGG
原文:《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》
网络布局:

3、ResNet
原文:《Deep Residual Learning for Image Recognition》
网络布局:

上图中一个方括号对应一个block,block布局:

参考:
https://blog.csdn.net/qiuzitao/article/details/108399286
https://zhuanlan.zhihu.com/p/41423739
https://blog.csdn.net/wchzh2015/article/details/93883771

来源:https://blog.csdn.net/weixin_40096160/article/details/111978887
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