一文读懂最近流行的CNN架构(附学习资料)

  1. 云栖社区>
  2. 数据派THU>
  3. 博客>
  4. 正文

一文读懂最近流行的CNN架构(附学习资料)

技术小能手 2018-01-15 15:29:53 浏览6177
展开阅读全文

卷积神经网络(CNN)在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好。

AlexNet,VGG,Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。

为什么这些网络表现如此之好?它们是如何设计出来的?为什么它们设计成那样的结构?回答这些问题并不简单,但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。

网络结构设计是一个复杂的过程,需要花点时间去学习,甚至更长时间去自己动手实验。首先,我们先来讨论一个基本问题。

1. 为什么CNN模型战胜了传统的计算机视觉方法?

efbece952dd94d4db54d4110a24ff15e322872e9

图像分类指的是给定一个图片将其分类成预先定义好的几个类别之一。图像分类的传统流程涉及两个模块:特征提取和分类

特征提取指的是从原始像素点中提取更高级的特征,这些特征能捕捉到各个类别间的区别。这种特征

网友评论

登录后评论
0/500
评论
技术小能手
+ 关注
所属团队号: 数据派THU