詳解深度學習之經典網路架構(十) 九大框架彙總

2021-09-12 12:13:24 字數 1914 閱讀 9943

目錄

0、概覽

1、個人心得

2、總結

深度學習經典框架的彙總。

**:27種網路結構(包括玻爾茲曼機、自編碼、深度信念網路等):

(1)詳解深度學習之經典網路架構(一):lenet

(2)詳解深度學習之經典網路架構(二):alexnet

(3)詳解深度學習之經典網路架構(三):zfnet

(4)詳解深度學習之經典網路架構(四):vgg-net

(5)詳解深度學習之經典網路架構(五):googlenet 四代(inception v1、v2、v3、v4)

(6)詳解深度學習之經典網路架構(六):resnet 兩代(resnet v1和resnet v2)

(7)詳解深度學習之經典網路架構(七):densenet

(8)詳解深度學習之經典網路架構(八):resnext

(9)詳解深度學習之經典網路架構(九):dpn(dual path network)

(1)lenet:元老級框架,結構簡單,卻開創了卷積神經網路的新紀元,具有重要的學習價值。

(3)zf-net:這個在alex上改進較少,主要貢獻是2點:

a)由alexnet的雙gpu改為單gpu上訓練;

b)對神經網路的每一層都進行了視覺化,這是最主要的貢獻。

(4)vgg-net:在alexnet的基礎上,提出了更深的網路,分別為vgg-16和vgg-19,引數是alexnet的三倍,為後面的框架提供了方向:加深網路的深度。

(5)googlenet:有四個版本,主要是在網路寬度上進行了改進,不像vgg-net只是單純增加深度,在同一層中使用了多個不同尺寸的卷積,以獲得不同的視野,最後級聯(直接疊加通道數量),這就是inception module從v2開始,進一步簡化把inception module中的n×n模組分解為1×n和n×1的組合,減少了引數數量,v3進一步把最開始的7×7卷積和其他非3×3進行分解,v4引入了resnet殘差的思想。

(6)resnet:首次提出了殘差的思想(跨層連線,即

a)此處的跨層連線的計算方式和googlenet中的級聯不同,這裡是每個通道進行相加操作,如果

b)有有兩個版本v1和v2,v2只是引入了bn(banch normalization),並討論的bn放置位置的問題,其他思想一樣。

(7)densenet:比resnet來的更加徹底,即當前的每一層都和前面的每一層連線。這裡有兩點值得注意:

a)為了解決每個輸入的尺寸不一樣的問題,因此提出了dense block,即在這個模組中才進行每一層的連線,這樣便於控制輸入尺寸的大小,dense block模組之間就可以放心的使用池化操作了;   

b)此處的連線的計算方式為級聯(直接疊加通道數量),和googlenet一樣,和resnet不同。

(8)resnext:在resnet的基礎上,借鑑googlenet的思想,增加了網路的寬度,同時,為了簡化設計的複雜度,不像inception module裡面採用了不同尺寸的卷積,這裡使用相同的的卷積,並用了32個,最後每個通道相加,和inception module的級聯不同。

深度學習還有很大的發展空間,這裡總結的是一些經典網路架構,還有很多有意思的網路架構,可以參考我以後的部落格,會不定時更新一些最新的技術。

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詳解深度學習之經典網路架構(十) 九大框架彙總

目錄 0 概覽 1 個人心得 2 總結 本文是對本人前面講的的一些經典框架的彙總。1 詳解深度學習之經典網路架構 一 lenet 2 詳解深度學習之經典網路架構 二 alexnet 3 詳解深度學習之經典網路架構 三 zfnet 4 詳解深度學習之經典網路架構 四 vgg net 5 詳解深度學習之...

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