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[人工智能]你应该知道的,十二大CNN算法 |
大家好,我是K同学啊! 今天和大家分享一下自 目录(按出版年份排序)1. LeNet-5 (1998)?? 简介
📝 论文
📚 实战案例 2. AlexNet (2012)
📝 论文
📚 实战案例 3. VGG-16 (2014)
截至到2014,由于加深网络成了提高深度神经网络性能最直接的方法,CNN开始变得越来越深入。Visual Geometry Group (VGG) 团队发明了 VGG-16,它有 13 个卷积层和 3 个全连接层,同时继承了 AlexNet 的 ReLU 传统。该网络在 AlexNet 上堆叠了更多层,并使用了更小的过滤器(2×2 和 3×3)。它由138M个参数组成,占用大约500MB的存储空间。与此同时,他们还设计了一个更深的变体,VGG-19。 📝 论文
📚 实战案例 4. Inception-v1 (2014)
🎈 Inception?V1相比GoogLeNet原始版本进行了如下改进:
📝 论文
5. Inception-v3 (2015)
Inception-v2 和 Inception-v3 的动机是避免
? 与之前的版本Inception-v1 相比有什么改进?
📝 刊物
📚 实战案例 6. ResNet-50 (2015)
从上面的几个 CNN 中,我们可以看到神经网络的层数越来越多,并获得了更好的性能。但是随着网络深度的增加,准确度会逐渐饱和然后迅速下降。微软研究院的人用 ResNet 解决了这个问题——使用跳过连接(又名快捷连接,残差),同时构建更深层次的模型。 ResNet 是批标准化的早期采用者之一(由 Ioffe 和 Szegedy 撰写的批规范论文于 2015 年提交给 ICML)。上图是 ResNet-50,有26M参数。 📝 论文
📚 实战案例 7. Xception (2016)
将这个想法发挥到极致意味着对每个通道执行 1×1 ,然后对每个输出执行 3×3 。这与用深度可分离卷积替换 Inception 模块相同。 📝 论文
📚 实战案例 8. Inception-v4 (2016)
? 与之前的版本Inception-v3 相比有什么改进?
📝 论文
9. Inception-ResNet-V2 (2016)在与Inception-v4相同的论文中,同一作者还介绍了 ? 与之前的版本Inception-v3 相比有什么改进?
📝 论文
📚 实战案例 10. ResNeXt-50 (2017)
作者提出 📝 论文
11. RegNet(2020)?? 简介 2020年以来, 🎈 网络特点
📝 论文 📚 官方代码 12. ConvNeXt(2022)?? 简介
它的形式思路:Transformer或者Swin-Transformer怎么做,我也对应的调整,效果好就保留。当然这些边角料的摸索也是需要大量的实验数据支撑的,是一个耗时耗力耗资源的过程。 ConvNeXt提供了多个参数尺度的模型,他们的参数结构和在ImageNet-1K的Top-1的准确率如下表所示。 📝 论文 📚 官方代码 🥂 本文所提到的模型,你可以在下面的链接中找到调用方式
👉 复现模型,搞点钱: 模型复现活动 |
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