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cs231阅读笔记（3）—— CNN结构的发展历程

常用的CNN结构

cs231阅读笔记（3）—— CNN结构的发展历程_第1张图片

AlexNet

2012，5 + 2层，受算力影响，分布在了两个GPU上
cs231阅读笔记（3）—— CNN结构的发展历程_第2张图片

VGG

2014，更深的网络，更小的卷积核
三层3 * 3网络和一层7 * 7网络的effective receptive field相同（由高层到底层3=>5=>7）

googLeNet
  • 2014，22层，inception模块，没有全连接，使用了多层的输出做分类（一定程度上解决了梯度消失的问题，且在决策时结合多层）
  • inception模块的设计导致了很大的计算量和很深的输出，因此在经过卷积模块前，先使用1 * 1的卷积层降低深度（类似于对前面feature map的不同层做线性组合）
    cs231阅读笔记（3）—— CNN结构的发展历程_第3张图片
ResNet
  • 2015，152层超深（也有34、50、101），没有全连接层
  • 思路：理论上深层的网络会比浅层的网络效果更好，但深层的网络更难训练。因此，将浅层的输入连接到最后，相当于使用浅层的网络去拟合残差。更像是在学习如何修正x，而非直接学习如何得到x，一种分解的策略
  • 更深的层也用到了bottleneck
    cs231阅读笔记（3）—— CNN结构的发展历程_第4张图片
发展

Resnet系列

cs231阅读笔记（3）—— CNN结构的发展历程_第5张图片

  • 梯度消失，类似dropout

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其他

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