CNN 那么多的网络有什么区别吗?看这里了解 CNN 的发展历程

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CNN 那么多的网络有什么区别吗?看这里了解 CNN 的发展历程

玄学酱 2017-08-23 10:10:22 浏览3998
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为了解释这个问题,我觉得很有必要去了解一下 CNN 架构模型的发展,从 CNN 模型架构的发展去看待不同的网络之间的区别,去学习 CNN 模型的定义。

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深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法,然而深度学习或者深度神经网络的成功得益于层出不穷的神经网络模型架构。这篇文章当中作者回顾了从 1998 年开始,近 18 年来深度神经网络的架构发展情况。

CNN 那么多的网络有什么区别吗?看这里了解 CNN 的发展历程

图中的坐标轴我们可以看出横坐标是操作的复杂度,纵坐标是精度。模型设计一开始的时候模型权重越多模型越大,其精度越高,后来出现了 resNet、GoogleNet、Inception 等网络架构之后,在取得相同或者更高精度之下,其权重参数不断下降。值得注意的是,并不是意味着横坐标越往右,它的运算时间越大。在这里并没有对时间进行统计,而是对模型参数和网

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