经典卷积神经网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2

John(°_°)… 2023-01-13 00:52:16

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Pytorch手工搭建实现LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典CNN模型+实验报告及说明.zip 【项目简介】一个经典卷积神经网络(CNN)架构的PyTorch实现,包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典模型。项目提供了各个模型的Python实现代码,并且包含了一个用于比较各个模型性能的脚本。主要功能点提供了经典CNN架构的PyTorch实现,包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet。包含了一个用于比较各个模型性能的脚本。提供了详细的使用说明和参考文献。技术栈 Python PyTorch 实验运行方法各模型的py文件中仅包含此模型，main.py为主文件，compare.py用于比较各个模型（已选取最优参数），plot.py中整合了画图，方便调用 main.py 参数--model 选定模型参数--lr 学习率可以多填参数--dropout 可以多填参数--plot 是否画图参数--epoch 轮次示例：

本项目在MNIST和CIFAR-10两个数据集上分别实现了五种经典的卷积神经网络架构：LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet和GoogLeNet。

python实现源码一个深度学习代码练习仓库,主要包含了李沐老师的动手学习深度学习课程的相关代码实现。主要功能点实现了从零开始的深度学习模型,如线性回归、Softmax 回归、多层感知机等。实现了经典的卷积神经网络模型,如 LeNet、AlexNet、VGG 等。实现了一些前沿的深度学习模型,如 GoogLeNet、ResNet 等。实现了循环神经网络模型,如 RNN、GRU、LSTM 等。实现了一些常见的深度学习任务,如图像分类、房价预测等。技术栈 Python, PyTorch

文章目录LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet全连接层与卷积层的优势对比LeNetLeNet模型LeNet的pytorch实现AlexNetAlexNet模型AlexNet的pytorch实现VGGVGG模型VGG的实现NiN(网络中的网络）NiN模型NiN的pytorch实现GooLeNetInception块完整goolenet模型GooLeNet的pytorch小结 LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet 全连接层与卷积层的优势对比使用全连接层的局限性：图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。

python实现源码一个深度学习代码练习仓库,主要包含了李沐老师的动手学习深度学习课程的相关代码实现。主要功能点实现了从零开始的深度学习模型,如线性回归、Softmax 回归、多层感知机等。实现了经典的卷积神经网络模型,如 LeNet、AlexNet、VGG 等。实现了一些前沿的深度学习模型,如 GoogLeNet、ResNet 等。实现了循环神经网络模型,如 RNN、GRU、LSTM 等。实现了一些常见的深度学习任务,如图像分类、房价预测等。技术栈 Python, PyTorch

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