撒哈拉沙漠的眼泪
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第二周 深度卷积网络：实例探究

1 为什么要进行实例研究

借鉴是一种高效的学习方式

2 经典网络

LeNet-5

AlexNet

VGGNet

LeNet-5

针对灰度图像的手写数字体识别网络

第一代卷积神经网络，创立了这种卷积后加池化，总体为卷积+池化+全连接的网络结构。

第二周 深度卷积网络：实例探究_第1张图片

通过计算大约需要6万个参数需要训练，远低于直接全连接需要的参数。

AlexNet

确定了深度学习在计算机视觉领域的可行

大约需要6千万个参数需要训练，比LeNet-5复杂了许多。

也有大量的超级参数

第二周 深度卷积网络：实例探究_第2张图片

 VGGNet - 16

相当深的一个网络，但是结构并不复杂。并且它的结构具有一定的规律性，导致它比较受欢迎。

需要1.38亿个参数需要训练。

第二周 深度卷积网络：实例探究_第3张图片

 

3 残差网络

 

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