cnn常用的几个模型,cnn有哪些常见模型

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CNN结构模型：从LeNet到ShuffleNet xiaozhi CNN 模型相关论文阅读资料(持续更新) 露秋一些经典的CNN模型自从2012年，卷积神经网络AlexNet在图像分类竞赛中取得突破性进展之后，深详述目标检测最常用的三个模型：FasterR-CNN、SSD和YOLO 详述⽬标检测最常⽤的三个模型：FasterR-CNN、SSD和YOLO 最近做⼀些关于Faster R-CNN、SSD和YOLO模型选择和优化的项

另外需要注意的是，由于每组的卷积层数目可以不同，VGG模型有11、13、16、19等几种。2 GoogleNet GoogleNet也出现在2014年，并在这年的ILSVRC获得了冠军。GoogleNet共22层网络，它是一2. VGG模型2014年，牛津大学的研究人员提出了VGG模型，旨在提供比AlexNet更深的模型以提升图像分类精度，VGG模型大量采用了3*3卷积核，常用的是VGG16模型和VGG19模型，由于最后采用了3

＋▽＋ CNN常用的几个模型CNN常⽤的⼏个模型LeNet5 LeNet-5：是Yann LeCun在1998年设计的⽤于⼿写数字识别的卷积神经⽹络，当年美国⼤多数银⾏就是⽤它来识别⽀票上⾯的⼿写数字的🏵Fast R-CNN 🏵Faster R-CNN Inference 0️⃣LeNet5 论文：http://yann.lecun/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经

ˋ﹏ˊ AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。同时AlexNet也使用了GPU进行运算加速，作者开源了他们在GPU上训练卷积神经网络的CUDA代码。A关于“cnn常用的几个模型”的推荐：合并多个CNN模型从这个图像中，我认为输入可以在其他层之间共享。在这种情况下，您可以：input = Input((train_vector1.shape[1:]))model1