综述:从LeNet 到 GoogLeNet:卷积神经网络的进化
综述:从LeNet 到 GoogLeNet:卷积神经网络的进化
XB D., xingbod@gmail.com
前言
深度学习的兴起使卷积神经网络在计算机视觉方面大放异彩,本文将按时间和创新点顺序介绍一系列网络结构(LeNet,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,ResNet)。网络上大部分文章都只是草草讲述,本文小波仔仔细梳理,从问题的背景,网络结构,为什么设计这样的结构,参数数量各方面详细讲述CNN的进化之路。
LeNet
LeNet 是整个卷积神经网络的开山之作,是卷积神经网络的现代雏形,1998年由LeCun提出。最初设计的目的是识别手写字母,被广泛应用在美国支票手写识别系统当中。
LeNet一共有7层(不包括输入层)
输入层:
输入图像的大小为3232&#x
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