NiN

图像分类网络-经典CNN网络简介

CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此大盛于图像相关领域，主要包括：发展历史：Lenet-->Alexnet-->ZFnet-->VGG-->NIN
shanzsz·2022-12-22 12:10

三维装箱模型

航空集装器装箱优化模型1.问题描述设要求把n种数量有限的货物装入m种类型的集装器中各类型集装器若干，集装器的最大载重量和容积分别位M、V，第i种货物的数量、三维尺寸和重量分别为nin_{i}ni、li×
‘行者’·2022-12-20 07:33

【深度学习】经典CNN模型梳理与Pytorch实现：LeNet、AlexNet、NiN、VGGNet、ResNet

这篇文章中，我们要回顾卷积神经网络发展史上几个经典模型：LeNet、AlexNet、NiN、VGGNet、ResNet，梳理它们的发展脉络，总结它们各自的特点，并借助Pytorch完成实现。
DwD-·2022-12-17 17:46

参数随机初始化方法：xavier_init()

公式如下：U[−6–√nin+nout−−
nini_coded·2022-12-17 15:42

pytorch_lesson16.2 架构对学习/鲁棒性的影响(VGG16复现+感受野+平移不变性)+架构对参数量的影响(1*1卷积核+分组卷积与深度分离卷积+NiN网络复现）

提示：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！文章目录前言一、架构对学习能力/鲁棒性的影响1深度1.1困难与实践1.2VGG16的复现1.3原理与研究方向2感受野2.1认识感受野2.2感受野的性质（1）深度越大，感受野越大，池化层放大感受野的效率更高（2）放大感受野，是否有极限?（3）关注中心，模糊周围2.3扩大感受野:膨胀卷积2.
斯外戈的小白·2022-12-17 10:07

【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】

目录1.NiN块介绍2.构建NiN模型3.NIN模型每层输出形状4.获取Fashion-MNIST数据和训练NiN模型5.总结前几篇文章介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征
阿_旭·2022-12-17 08:09

mongoDB 比较运算符

mongoDB的比较运算符，跟Linux的差不多，只不过每一个比较运算符前面会带有符号，他们分别是$eq、$gt、$gte、$lt、$lte、$ne、$in、nin等，下面将对这几个运算符进行描述。
Leshami·2022-12-15 00:41

Lesson 17.1 计算机视觉中的三种基本任务

在之前的课程中，我们对现代分类网络进行了较为全面的讲解：我们解读了AlexNet，VGG16、NiN、GoogLeNet以及ResNet的原始论文，并对各个网络都进行了完整的代码复现，现在我们已经了解这些网络的构建思路和具体代码
Grateful_Dead424·2022-12-11 21:32

李沐动手学深度学习V2-GoogLeNet模型和代码实现

GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。这篇论文的一个重点是解决了什么样大小的卷积核最合适的问题。毕竟，以前流行的网络使用小到1×1，大到11×11的卷积核。
cv_lhp·2022-12-09 22:20

李沐-深度学习 第七章-AlexNet代码

现代卷积网络主要模型:1.AlexNet第一个在大规模视觉竞赛中击败传统计算机视觉模型的大型神经网络2.使用重复块的网络(VCG)利用许多重复的神经网络块3.网络中的网络(NiN)重复使用由卷积层和1x1
Hola_彭猫子呀·2022-12-09 22:49

深度学习——NiN网络模型（笔记）

网络中的网络（NiN）1.全连接层的问题：参数多，容易过拟合。
钟楼小奶糕6·2022-12-09 12:57

【动手学习pytorch笔记】13.NiN

NiN因为全连接层的参数太多了，NiN块以一个普通卷积层开始，后面是两个1×1的卷积层，相当于参数首先的全连接层。这两个1×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。
我已经吃饱了·2022-12-08 11:23

Dive into deep learning(06)[动手学深度学习]———————第六章，现代卷积神经网络

Diveintodeeplearning(06)[动手学深度学习]———————第六章，现代卷积神经网络1、深度卷积神经网络（AlexNet）(alexnet)2、使用块的网络（VGG）(vgg)3、网络中的网络（NiN
梦想实干家杭77·2022-12-07 16:10

1X1卷积核到底有什么作用

转自https://blog.csdn.net/wonengguwozai/article/details/729808281*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题
xys430381_1·2022-12-07 05:48

深度学习笔记其六：现代卷积神经网络和PYTORCH

模型设计1.2.2激活函数1.2.3容量控制和预处理1.3读取数据集1.4训练AlexNet1.5小结2.使用块的网络（VGG）2.1VGG块2.2VGG网络2.3训练模型2.4小结3.网络中的网络（NiN
泠山·2022-12-03 03:05

基于卷积神经网络的图像分类

目录一、常用的卷积神经网络概述二、基础的神经网络三、卷积神经网络四、AlexNet五、NiN六、VGG七、GoogleNet1、InceptionV12、InceptionV23、InceptionV34
Wanderer001·2022-12-01 11:30

PCL：计算点云法向量并可视化

对所有法线nin_ini定向，只需要使它们一致指向视点方向，满足下面的方程：ni⋅(Vp−Pi)>0n_i·(V_p
孙 悟 空·2022-11-30 14:18

GoogleNet :Going deeper with convolutions 论文阅读

NIN借鉴到的1*1卷积核：降维（当然也可以升维），减少参数和计算；增加深度、宽度，而没有明显性能损失。目前提高深度神经网络性能的方法：加大size→缺点：容易造成过拟合；计算复杂。→解决
Yan_Joy·2022-11-29 05:14

李沐动手学深度学习笔记---网络中的网络（NiN）

NiN的思想：完全不要全连接层。NiN块：1*1的卷积层可以等价为一个全连接层。NiN块以一个普通卷积层开始，后⾯是两个1×1的卷积层。这两个1×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。
天天向上inger·2022-11-27 07:18

PyTorch 入门与实践（六）卷积神经网络进阶（GoogLeNet、ResNet）

1×1卷积能起到特征融合、改变通道数和减少计算量的效果，被称为神经网络中的神经网络最先用1×1卷积替换全连接层的是NiN模型（NetworkinNetwork1），使用1×1卷积目的就是为了避免全连接带来的参数爆炸
Skr.B·2022-11-27 03:59

pytorch深度学习实战lesson25

第二十五课networkinnetwork(NIN)NIN叫做networkinnetwork或者叫做网络中的网络。这个网络现在用的不多，几乎很少被用到。
光·宇·2022-11-25 20:38

笔记｜李沐-动手学习机器学习｜现代卷积神经网络（视频24-30）

-动手学习机器学习｜现代卷积神经网络（视频24-30）AlexNet(视频24）主要改进：AlexNet架构AlexNet复杂度d2l代码btwVGG主要改进：VGG块从lenet到VGG网络中的网络NiN
大壮爬坡·2022-11-25 15:47

卷积神经网络CNN---NiN

NiN块的提出，主要是因为前面所提到的三个网络都含有全连接层。在这里面含有一个很大的问题：每个卷积层的参数基本都是in*out*k*k，但是最后一个卷积到全连接层之间，有很大的参数。
奶茶可可·2022-11-25 14:14

pytorch深度学习实战lesson26

第二十六课GoogLeNet这节课学习Googlenet，虽然nin现在几乎没有被使用，但是Googlenet还是在大量的被使用。在比如说Google内部当然是用的挺多的，在外面也是被经常使用。
光·宇·2022-11-25 11:43

经典CNN及PyTorch实现

经典CNN及PyTorch实现LeNet架构图：网络结构块的实现：AlexNet：架构图：网络架构块的实现：VGG网络：架构图：网络架构块的实现：NiN：架构图：网络架构块的实现：GoogLeNet架构图
EP Fitwin·2022-11-24 10:39

卷积神经网络（NiN）学习日记——基于pytorch框架

NiN块以一个普通卷积层开始，后面是两个1×1的卷积层。这两个1×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。随后的卷积窗口形状固定为1×1。NiN和A
吃pepper的dog酱·2022-11-23 04:27

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（VGG、NIN）

1.vgg引言alexnet比lenet更深更大？能带来更好的精度？能不能更深更大？（1）更多的全连接层【太贵】（2）更多的卷积层（3）讲卷积层组合成块2.vgg（1）vgg16包括3个全连接+13个卷积层（2）CNN感受野计算公式：F(i)=(F(i+1)-1)stride+ksize【概念公式看下方】（3）亮点：通过堆叠三个33卷积核来代替5*5卷积核需要的参数【减少参数】（4）Vgg16网络
Jul7_LYY·2022-11-22 18:50

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（googlenet）

每个分支所得的特征矩阵高和宽必须相同1.inception块的引入（1）alexnet引入ReLu（缓解梯度消失），隐层全连接层后加入了丢弃层（2）vgg出现卷积层组合成块（通过堆叠三个33卷积核来代替55卷积核需要的参数）（3）nin
Jul7_LYY·2022-11-22 18:37

深度学习网络 inception v1-v4 解析（0） | 轻量级网络 mobilenet v1-v2

Inceptionv1的网络，主要提出了Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（NetworkinNetwork
努力努力再努力tq·2022-11-22 16:11

【CAM】Learning Deep Features for Discriminative Localization

最近的NIN和GoogLeNet使用全卷积网络、避免使用全连接层，来减少参数量的同时保持模型高性能。
Ziy.·2022-11-21 08:21

网络中的网络NiN详解+1*1卷积的作用

全连接层**全连接层存在的问题：**占用参数空间，带来过拟合问题因为参数比较多，所以很容易过拟合，收敛特别快，所以一般要在全连接层做大量的正则化，不要在这一层就把所有的数据都学到了卷积层后的第一个全连接层的参数个数计算：C×H×W×MC\timesH\timesW\timesMC×H×W×MC:output channelH:height of feature mapW:width of feat
乖乖怪123·2022-11-21 05:25

【目标检测】yolov2特征提取网络------Darknet19结构解析及tensorflow和pytorch实现

Darknet-19吸收了VGG16,NIN等网络的优点，网络结构小巧，但是性能强悍。可以看到，Darknet-19的stride为32,没有fc层，而是用了Avgpool。
小飞龙程序员·2022-11-21 00:24

经典卷积神经网络模型

BiliBili-同济子豪兄：经典卷积神经网络结构案例分析_哔哩哔哩_bilibili目录1.AlexNet吴恩达手绘图：2.ZFNet3.VGG4.GooLeNet5.ResNet编辑6.SENet7.NIN8
黑檀木与雪松·2022-11-19 19:37

2022.11.13 学习周报

NetworkinNetwork4.1MLP卷积层4.2全局平均池化GAP5.实验5.1CIFAR-105.2CIFAR-1005.3SVHN5.4MNIST5.5GAP做正则化器6.结论深度学习1.使用Pytorch实现NIN2
MoxiMoses·2022-11-19 08:29

基于深度学习的图像分类——经典论文

2013年，NIN，更少的参数，更高的准确率。2014年，ZFNet，使用了反卷积可视化特征图。2014年，OverFeat，实现定位和检测。2015年，VGGNet，堆叠采用3×3较小的卷积核。
Orphea·2022-11-19 02:50

深度学习基础模型NIN(Network in Network)+Pytorch

NIN的结构有两个创新点,都是比较有里程碑意义的,分别是MLPconv以及全局平均池化MLP
玖零猴·2022-11-19 01:49

深度学习：NiN（Network In Network）详细讲解与代码实现

深度学习：NiN（NetworkInNetwork）详细讲解与代码实现网络核心思想1*1卷积NiN块的作用全局池化（GlobalAveragePooling）基于NiN的服装分类（Pytorch）服装分类数据集定义模型测试数据训练模型网络核心思想
HanZee·2022-11-10 13:47

深度学习入门（三十）卷积神经网络——NiN

深度学习入门（三十）卷积神经网络——NiN前言卷积神经网络——NiN课件网络中的网络NiN全连接层的问题NiN块NiN架构NiNNetworks总结教材1NiN块2NiN模型3训练模型4小结参考文献前言核心内容来自博客链接
澪mio·2022-11-10 13:04

Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pytorch基于LeNet的手写数字识别Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST
小嗷犬·2022-11-09 07:14

Pytorch 基于ResNet-18的物体分类（使用CIFAR-10数据集）

本文内容：Pytorch基于ResNet-18的物体分类（使用CIFAR-10数据集）更多内容请见Pytorch基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）Pytorch基于NiN
小嗷犬·2022-11-09 07:34

【动手学深度学习】李沐——卷积神经网络

本文目录如下：从全连接层到卷积图像卷积填充和步幅度多输入多输出通道池化层（汇聚层）卷积神经网络(LeNet)深度卷积神经网络(AlexNet)使用块的网络(VGG)网络中的网络（NiN）含并行连接的网络
FavoriteStar·2022-11-09 04:25

Lesson 16.10&16.11&16.12&16.13 卷积层的参数量计算，1x1卷积核&分组卷积与深度可分离卷积&全连接层 nn.Sequential&全局平均池化，NiN网络复现

二架构对参数量/计算量的影响在自建架构的时候，除了模型效果之外，我们还需要关注模型整体的计算效率。深度学习模型天生就需要大量数据进行训练，因此每次训练中的参数量和计算量就格外关键，因此在设计卷积网络时，我们希望相似预测效果下，参数量越少越好。为此我们必须理解卷积中的每层会如何影响模型整体的参数量和计算量。模型参数是需要学习的参数，例如权重和常数项，任何不需要学习、人为输入的超参数都不在“参数量”的
Grateful_Dead424·2022-11-08 19:48

李沐_动手学深度学习第5章卷积神经网络第二部分_笔记

目录1.卷积神经网络（LeNet）2.深度卷积神经网络（AlexNet）3.使用重复元素的网络（VGG）4.网络中的网络（NiN）5.含并行连结的网络（GoogLeNet）6.批量归一化7.残差网络（ResNet
爱敲代码的小雨·2022-11-01 19:14

Pytorch 含并行连结的网络 GoogLeNet

1.GoogLeNet1.1简介GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。这篇论文的一个重点是解决了什么样大小的卷积核最合适的问题。GoogLeNet
哇咔咔负负得正·2022-11-01 19:12

【C语言】递归经典问题——斐波那契数列、汉诺塔、青蛙跳台阶

#includeintfib(intn){if(nin
秋秋晗晗·2022-10-24 07:06

LeNet | AlexNet | VGG | NiN | GoogLeNet | ResNet | DenseNet (CNN模型) - PyTorch

动手学深度学习-卷积神经网络笔记一、LeNet二、深度卷积神经网络(AlexNet)三、使用块的网络(VGG)四、网络中的网络(NiN)五、含并行连结的网络(GoogLeNet)六、残差网络(ResNet
葫芦娃啊啊啊啊·2022-10-21 15:22

CNN：经典Backbone和Block

卷积核：设Nin,Nout,K分别表示in_channels，out_c
yuyuelongfly·2022-10-16 20:42

动手学习深度学习 07：现代卷积神经网络（AlexNet、VGG、NiN、GoogleNet、批量归一化、ResNet、DenseNet）

AlexNet2.1、模型设计2.2、激活函数2.3、容量控制和预处理2.4、读取数据集2.5、训练02使用块的网络-VGG1、VGG块2、VGG网络3、训练模型4、代码汇总5、小结03网络中的网络-NiN1
DLNovice·2022-10-11 14:43

卷积神经网络4——NiN

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。然而这种形式的网络也存在一个问题：全连接层的参数太多，一条样本有多个分量（特征）进入全连接层。这极大地占用了内存与计算带宽，我们在训练中也可以感受到，除此以外还容易导致过拟合。网络中的
Pluto__315·2022-09-25 07:46

卷积神经网络发展历程(部分)

AlexNet（2012）更大更深Relu、Dropout、最大池化层、数据增强VGG（2015）VGG块：用大量的3x3（一般再大效果会不好）的卷积层堆起来加一个池化层做VGG块，然后用这些VGG块组成网络NIN
怪人i命·2022-09-25 07:04
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