常见卷积神经网络,卷积神经网络举例说明

常见卷积神经网络,卷积神经网络举例说明

LeNet-5模型诞生于1998年，是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络，麻雀虽小五常见的卷积神经网络1.LeNet 点击见详细描述1994年由卷积网络之父提出LeNet网络除去输入输出层总共有六层网络，卷积核都是5*5的，stride=1,池化都是平均池化：conv->pool->conv->po

＞＾＜ 卷积神经⽹络( Convolutional Neural Network，CNN)提供了⼀种端到端的学习模型，模型中的参数可以通过传统的梯度下降⽅法进⾏训练，经过训练的卷积神经⽹络能够学习到图像中卷积神经网络就是借助卷积核对输入特征进行特征提取，再把提取到的特征送入全连接网络进行识别预测。卷积就是特征提取器，主要包括卷积Convolutional、批标准化BN、激活Activation、池

卷积神经网络方法/步骤1 卷积层.卷积层由参数可学习的卷积核组成。卷积核的宽度和长度可改变，深度必须与输入层的通道数一致。比如说输入32*32*3的图片，一神经网络结构代码实现import torchimport torch.nn as nnclass Bottleneck(nn.Module):def __init__(self, in_dim, out_dim, stride=1):super(Bottleneck, self).__init__()# 网络

AlexNet是第一个使用卷积神经网络在ILSVRC获得冠军的网络结构，它有如下几个特点：1. 使用ReLU作为激活函数：为了加快深度神经网络的训练速度，AlexNet将传统神经网络神经元激活函数导读：深度学习可以应用在各大领域中，根据应用情况的不同，深度神经网络的形态也各不相同。常见的深度学习模型主要有全连接(Fully Connected,FC)网络结构、卷积神经网络(Convolutio