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LeNet-5
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?28*28
Subsampling 并不是maxpooling 隔行采样或隔点采样--》没有参数
AlexNet
?很多的创新
Max pooling 引入? ReLu之前是sigmod或---
Dropout操作
VGG
发明六种版本的
VGG11,16,19
?之前使用11*11的核，感受域大，接近于全连接
现在研究发现3*3? 1*1减少了计算量，效果还好
1*1的卷积核
less computation
GoogLeNet
探索新的东西
小的卷积核，不同的核
点，小窗口，中窗口，大窗口
不对类型的核再处理
22层
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Stack more layers
?从4-20堆叠的层数越多效果就好
20以上可以层数多了效果并没有多好，解决这个问题可通过BatchNormaliztion
【卷积到底卷了啥？】草履虫都能看懂的卷积神经网络理论与项目实战，看不懂你来打我！（卷积神经网络丨CNN丨神经网络丨人工智能丨AI）_哔哩哔哩_bilibili
ResNet
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Conv---BN--Pool---ReLu
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?VGG的参数量很大，有更好的成果
Resnet Inception
Basic Block
Res Block
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?DenseNet
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