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深度学习|图像分类：VGGNet（一）.论文名称：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION.VGGNet是2014年ImageNet竞赛的亚军，当年的冠军是GoogleNet，VGGNet主要是从深度方面对卷积神经网络做改进，在它的文章中探讨了很多改进思路的对比，对作者测试过程中...
哈哈遇到一个好适合回答的问题。你问为什么看到现在很多的模型都是在这几个上面修改的，基础模型的演进方案Bolei讲的非常清楚，我从我在工业界一年多的角度补充几点，有下面几个原因1.那是因为你看到的大部分是公开的论文，公开的论文需要一个标准的baseline及在baseline上改进的比较，因…
TensorFlowNews五大经典卷积神经网络介绍：LeNet/AlexNet/GoogLeNet/VGGNet/.前言：这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始，然后逐个讲解卷积神经网络结构，代码实现和优化方向。.在卷积网络领域有几个有名字的体系结构。.最常见的是：.卷积神经网络...
众所周知，CV领域的三大顶会就是：CVPR、ICCV和ECCV。.本文就来盘点CVPR2015-2019年引用量最高的10篇论文。.根据此数据，一方面能看出这段深度学习黄金时期的研究热点，另一方面查漏补缺，看看这些必看的Top级论文是不是都掌握了。.注1：2015年之前的论文不在...
VGGNet网络模型，可以参考论文《VeryDeepConvolutionalNeuralNetworksForLarge-scaleImageRecognition》，VGGNet网络的配置，如下图所示：VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，成功地构筑了16~19层深的卷积…
Xception网络是Inception网络的扩展，详见论文“Xception：DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions”（由Fran?oisChollet于2016年编写），网址为。Xception使用了一种叫作深度可分离卷积运算的新概念，它可以在包含3.5亿个图像和17000个类的大型图像分类数据集上胜过…
ILSVRC2012第一名.成功使用Relu作为CNN的激活函数，比sigmoid好：①计算量小，sigmoid涉及指数运算、②不容易出现梯度消失，sigmoid在两头梯度接近于0、③缓解过拟合，会使部分神经元输出为0.训练时使用使用dropout避免过拟合.使用最大池化，避免平均池化的模糊...
另外，这个论文在卷积神经网络的顶部使用平均池化（AveragePooling）而不是完全连接层（FullyConnectedlayers），从而消除了大量似乎并不重要的参数。GoogLeNet还有几个后续版本，最近的Inception-v4。VGGNet
深度学习|图像分类：VGGNet（一）.论文名称：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION.VGGNet是2014年ImageNet竞赛的亚军，当年的冠军是GoogleNet，VGGNet主要是从深度方面对卷积神经网络做改进，在它的文章中探讨了很多改进思路的对比，对作者测试过程中...
哈哈遇到一个好适合回答的问题。你问为什么看到现在很多的模型都是在这几个上面修改的，基础模型的演进方案Bolei讲的非常清楚，我从我在工业界一年多的角度补充几点，有下面几个原因1.那是因为你看到的大部分是公开的论文，公开的论文需要一个标准的baseline及在baseline上改进的比较，因…
TensorFlowNews五大经典卷积神经网络介绍：LeNet/AlexNet/GoogLeNet/VGGNet/.前言：这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始，然后逐个讲解卷积神经网络结构，代码实现和优化方向。.在卷积网络领域有几个有名字的体系结构。.最常见的是：.卷积神经网络...
众所周知，CV领域的三大顶会就是：CVPR、ICCV和ECCV。.本文就来盘点CVPR2015-2019年引用量最高的10篇论文。.根据此数据，一方面能看出这段深度学习黄金时期的研究热点，另一方面查漏补缺，看看这些必看的Top级论文是不是都掌握了。.注1：2015年之前的论文不在...
VGGNet网络模型，可以参考论文《VeryDeepConvolutionalNeuralNetworksForLarge-scaleImageRecognition》，VGGNet网络的配置，如下图所示：VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，成功地构筑了16~19层深的卷积…
Xception网络是Inception网络的扩展，详见论文“Xception：DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions”（由Fran?oisChollet于2016年编写），网址为。Xception使用了一种叫作深度可分离卷积运算的新概念，它可以在包含3.5亿个图像和17000个类的大型图像分类数据集上胜过…
ILSVRC2012第一名.成功使用Relu作为CNN的激活函数，比sigmoid好：①计算量小，sigmoid涉及指数运算、②不容易出现梯度消失，sigmoid在两头梯度接近于0、③缓解过拟合，会使部分神经元输出为0.训练时使用使用dropout避免过拟合.使用最大池化，避免平均池化的模糊...
另外，这个论文在卷积神经网络的顶部使用平均池化（AveragePooling）而不是完全连接层（FullyConnectedlayers），从而消除了大量似乎并不重要的参数。GoogLeNet还有几个后续版本，最近的Inception-v4。VGGNet
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