进阶必备：CNN经典论文代码复现 | 附下载链接

经常会看到类似的广告《面试算法岗，你被要求复现论文了吗？》不好意思，我真的被问过这个问题。当然也不是所有面试官都会问，究其原因，其实也很好理解。企业肯定是希望自己的产品是有竞争力，有卖点的，市场上大部分都是基于开源的项目开发的，显然就没有优势。自己的研发能力，研发成本有限，那么最快的方式显然是迅速的从最新的论文中提取价值。

今天要分享的内容就是希望带大家学一些真本事，如何阅读经典的CNN架构paper & 复现代码！

《CNN经典论文带读 & 代码复现》

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内容简介

1、目前已更新的论文 & 代码 有：

• AlexNet

• VGG

• GoogLeNet

• MobileNet

• ResNet

2、对于每篇文章的讲解思路

• 针对最初发布该体系结构的论文，其中我们重点介绍了网络实现的部分

• 采用Jupyter Notebook，其中分步说明了如何使用此信息来推断模型的结构并对其进行代码编写

• 生成与架构和代码结构相对应的模型图

3、作者的声明

在此仓库中，我们不处理模型的训练。此代码生成的所有模型都将未经训练（随机初始化）。

另外，该代码与任何正式代码都不相关；它基于我们对每种体系结构的理解。因此，它可能存在错误，错误等。请打开并发布，如果您发现错误，请通知我。;）

由于我们试图根据原始论文推断网络架构，因此有时演示的结构可能会有些麻烦或奇怪。根据稍后创建的说明性材料来描述体系结构会容易得多。但是，我们认为，如果人们学会了如何从原始论文中提取和使用信息，那么以后自己撰写新论文会变得容易得多。

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