常见卷积神经网络结构？

娜天的枫 2021-05-26 02:00:35

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weixin_38498942 2021-05-26

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AlexNet，VGGNet，GoogLeNet，ResNet，Wide ResNet，ResNeXT等

该资源采用Visio绘图软件制作，包含卷积池化操作的绘图，以及线性层的绘图。供各位网友参考。

卷积神经网络 图像特征的提取与分类一直是计算机视觉领域的一个基础而重要的研究方向。卷积神经网络( Convolutional NeuralNetwork，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的特征，并且完成对图像特征的提取和分类。作为神经网络领域的一个重要研究分支，卷积神经网络的特点在于其每一层的特征都由上一层的局部区域通过共享权值的卷积核激励得到。这一特点使得卷积神经网络相比于其他神经网络方法更适合应用于图像特征的.

几种常见的卷积神经网络结构文章目录几种常见的卷积神经网络结构卷积神经网络的基本组成部分常见的神经网络结构走向深度：VGGNet改进神经网络结构代码实现从横交错：Inception（GoogLeNet）改进神经网络结构代码实现里程碑：ResNet改进神经网络结构代码实现继往开来：DenseNet改进神经网络结构代码实现特征金字塔：FPN改进神经网络结构代码实现为检测而生：DetNet改进神经网络结构代码实现 卷积神经网络的基本组成部分常见的神经网络结构走向深度：VGGNet 2014年的Image

卷积神经网络

输入层卷积神经网络的输入层可以处理多维数据，常见地，一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样；输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。3、RNN：神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出！卷积神经网络用全连接层的参数确定：卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

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