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CS231N Lecture9: CNN Architectures

CS231N Lecture9: CNN Architectures_第1张图片
常用的CNN结构

1. LeNet-5

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用于数字识别


2. AlexNet

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（图中第一层的输出被分为了两部分，因为作者在做实验使用GTX580，放不下这么大的网络，所以用了两个GPU，分别放一半的网络结构）

即如下结构：

CS231N Lecture9: CNN Architectures_第4张图片

输入：227 x 227 x 3的图像

第一层：(CONV1)：96个 11 x 11的卷积核，步长为4。 

        输出为 55 x 55 x 96（Hint：(227 - 11)/4 + 1 = 55）。参数个数为(11*11*3)*96 = 35K。

第二层：（POOL1）：3 x 3的filter，步长为2。输出为：27 x 27 x 96。参数个数为0。

3. VGGNet

CS231N Lecture9: CNN Architectures_第5张图片

使用更深的网络，更小的filter

使用更小filter(3 x 3 conv)的原因：stack of three 3 x 3 conv (stride 1) layers has same effective receptive field as one 7 x 7 conv layer。但是参数个数更少

effective receptive field：http://blog.csdn.net/gengsijing4459/article/details/78522997

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AlexNet有6000万个参数

4. GoogleNet

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计算很高效，没有全联接层。只有500万的参数，AlexNet是它的12倍。

"Inception module": design a good local network topology(network with a network) and then stack these modules on top of each other.

CS231N Lecture9: CNN Architectures_第8张图片

平行计算，所以能提升计算效率。

这种方法的问题：

CS231N Lecture9: CNN Architectures_第9张图片


5. ResNet

residual connection

CS231N Lecture9: CNN Architectures_第10张图片


各种方法的结果：

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  • Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制 uuhorse javaHotSpotGC垃圾回收VM
    官方资料，关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection，非常全，英文。 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html   Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning &
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