望寒秋
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卷积神经网络CNN各种模型（李沐老师的课程笔记——动手学）

其实大部分是李沐老师ppt的内容，我只是整理了一下

不同神经网络模型

LeNet

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AlexNet 2012

  • 2012年
  • sigmoid变成了ReLU（减缓梯度消失）
  • 隐藏全连接层后加入了丢弃层
  • 数据增强
  • 新加入丢弃法，最大池化层

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VGG 2013

  • 更大更深的AleNetx（重复的VGG块）
  • 将卷积层组合成块

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NIN

  • 全连接层太贵，参数太多容易过拟合

  • 但卷积层后的的一个全连接层的参数非常大

  • 1x1卷积层来替代全连接层

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Inception模型进化史

慢，大，精准

增加多样性，参数变少，计算量降低

超百层卷积层，虽然不是深度到百层

Inception-v1 GoogLeNet 2014

  • 大量使用1*1卷积，变换通道数
  • Inception块只改变通道数，不改变高宽

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Inception块卷积神经网络CNN各种模型（李沐老师的课程笔记——动手学）_第18张图片

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段1&2

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段3

这些超参数散发着金钱的味道，没有为什么，都是试出来的

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段4&5

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Inception-v2 BN 2014

Inception-v3 修改Inception块 2014

段3：5X5变为两个3X3

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段4：3x3变为1x7和7x1的两个串行卷积层

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段5：3x3变为1x3和3x1的两个并行卷积层

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Inception-v4 使用残差连接 2016

Inception-ResNet 2016

ResNet

  • 很重要很好用的网络
  • 学偏了，就算很深也没用
  • 残差加在哪都可以
  • 已经是优化很好的网络了

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参考来源

动手学深度学习 v2 - 从零开始介绍深度学习算法和代码实现

课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/

教材：https://zh-v2.d2l.ai/

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