ZFNet-算法讲解采用的是通过讲解论文的方式对算法进行讲解论文名字为：VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks论文的具体笔记在EndNote里应该先听论文精讲部分的

可解释机器学习Task02-ZFNet深度学习图像分类算法一、算法简介：二、ZFNet网络结构与关键技术1、网络结构2、可视化的关键技术（1）反池化的操作流程（2）反激活操作流程（3）反卷积操作流程3、

：https://1nnoh.top/2EQN5PQ/版权:本文由【1nnoh】原创各位大佬敬请查阅声明:本博文禁止转载感谢尊重和理解❤️如果文章对你有帮助欢迎一键三连0x00Abstract纽约大学ZFNet

目录简介网络架构研究方法思路编辑Unpooling的过程可视化分析过程反卷积的可视化AlexNet与ZFNet的filter比较图像遮挡的识别关于类识别相关性的分析ZFNet的性能简介理论来源：MatthewD.Zeiler

p=1&vd_source=2c3e1c3086544e2bbc96712d9fb90632论文原文：https://arxiv.org/abs/1311.2901一.介绍纽约大学2013年提出了ZFNet

目录基于Alexnet上进行改进关于反卷积图像局部相关性分析实验数据视频链接：ZFNet深度学习图像分类算法_哔哩哔哩_bilibili基于Alexnet上进行改进具体的改进效果在图8图1具体改进关于反卷积图

文章目录引言可以学到什么为什么叫ZFNetZFNet的网络结构简介方法：可视化反卷积反池化反激活反卷积训练细节大小裁剪层可视化特征可视化第1层第2层两边的对应关系更深的层第3层第4层第5层特征演化特征不变性实验简介图的分析模型改进：AlexNet局部遮挡测试敏感性分析相关性分析实验多种版本特征泛化性去除某些层迁移学习Caltech-101数据集：Caltech-256数据集：PASCAL数据集（二

ZFNET介绍论文地址：VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworksAlexNet的提出使得大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于CNN网络究竟为什么能表现这么好

首先，引入CNN感受野其次，VGG整体框架如下：每层的卷积层stride=1,padding=1；池化层也一样的结构VGG论文要点：仅使用3X3滤波器，这与之前的AlexNet的首层11X11滤波器、ZFNet

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂

原文如下内容列表：结构概述用来构建卷积神经网络的各种层卷积层汇聚层归一化层全连接层将全连接层转化成卷积层卷积神经网络的结构层的排列规律层的尺寸设置规律案例学习（LeNet/AlexNet/ZFNet/GoogLeNet

文章目录第5页对Alex的改造遮挡敏感度图像的局部相关性分析第6页8-10页代码实现featuremap可视化总结完整代码:上一篇:CNN基础论文精读+复现----ZFnet(一)第5页对Alex的改造这里的第四章介绍了一些作者对

反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的featuremap还原到像素空间，来观察featuremap对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；（ZFNet

ZFNet：2013年ILSVRC比赛效果较好，和AlexNet类似。VGGNet：2014年ILSVRC比赛分类亚军、定位冠军Goog

backbone：骨干网络，比如alexnet，ZFnet，VGG，googlenet…benchmark：性能指标，比如accuracy，内存消耗，模型复杂度，或者在性能上很有代表性的算法框架。

二、VGG网络论文导读1、相关研究ZFNet：借鉴其中采用小卷积核的思想；OverFeat：借鉴其中的全卷积思想，使网络达到稠密（Dense）预测；2、研究意义开启了小卷积核的时代：3x3卷积核成为主流模型

继往开来的backbone（卷积神经网络系列）(Lenet,AlexNet,ZFNet,VggNet,gooleNet,DenseNet,DPN双路网络）LeNet首先看一下网络图这时候的卷积神经网络是没有

前言ZFNet在2013年ILSVRC图像分类竞赛获得冠军，错误率11.19%，比2012年的AlexNet降低了5%，ZFNet是由MatthewD.Zeiler和RobFergus在AlexNet基础上提出的大型卷积网络

摘要：VGG网络是由牛津大学视觉几何组完成的基于深度卷积神经网络的大规模图像识别架构，该网络参考了AlexNet、ZFNet、OverFeat等经典的网络架构，从而得出的。

内容来自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

/weights/--img640--batch11：基础网络简单回顾一下·AlexNet应该算第一个深度CNN；·ZFNet采用DeconvNet和visualization技术可以监控

1、卷积神经网络的概念2、发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂

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。

目录Part1视频学习一、绪论二、基本组成结构1.卷积2.池化3.全连接一、绪论卷积神经网路典型结构1.AlexNet2.ZFNet3.VGG4.GoogleNet5.ResNetPart2问题回答Part1

卷积神经网络超详细介绍文章目录1、卷积神经网络的概念2、发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1

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CAM（ClassActivationMap）2.Grad-CAM3.PyTorch中的hook机制4.Grad-CAM的PyTorch简洁实现参考资料前言CNN中的特征可视化大体可分为两类：细节信息：ZFNet

ZFNet论文《VisualizingandUnderstandingConvolutionalNeuralNetworks》1论文思想文章主要用于实现卷积神经网络（CNN，ConvelutionalNeuralNetwork

LeNet-AlexNet-ZFNet:LeNet-AlexNet-ZFNet一维复现pytorchVGG:VGG一维复现pytorchGoogLeNet:GoogLeNet一

LeNet-AlexNet-ZFNet:LeNet-AlexNet-

LeNet-AlexNet-ZFNet:LeNet-AlexNet-ZFNet一维复现pytorchVGG:

那想对深度学习模型进行创新来说，基础就是所有的经典模型，想要从模型角度进行创新，毫无疑问就需要了解不同类型模型的特点，然后在对每一类模型有一定基础的了解上，再进行创新，目前主要有的经典模型有LeNet-AlexNet-ZFNet-VGGNets-GooLeNet-ResNet-DenseNet

LeNet-AlexNet-ZFNet:LeNet-AlexNet-ZFNet一维复现pytorchVGG

前言LeNet-AlexNet-ZFNet:LeNet-AlexNet-ZFNet一维复现pytorchVGG:VGG一维复现pytorchGoogLeNet:GoogLeNet一维复现pytorchResNet

Lecture9主要讲了一些经典的、比较流行的网络结构，详细讲解了AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet。

1AlexNet、ZFNet、VGG、GoogleNet、ResNet神经网络解析1.1综述ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge

我根据北邮鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程,做了一些课后总结.不叹,鲁鹏老师的课程很棒!参数量：Alexnet=6.1×10e7VGG16=1.38×10e8Googlenet=1.3×10e7Resnet18=1.1×10e7Resnet50=2.5×10e7Resnet101=4.45×10e7Resnet152=6.02×10e7AlexNet在解决了过拟合问题(增加了数据规模)及显卡算力

深度学习经典网络解析图像分类篇（三）：ZFNet1.背景介绍2.ZFNet网络2.1ZFNet网络架构2.2ZFNet要点2.1通过反卷积可视化2.2CNN的平移和缩放不变性2.3可视化特征学习的过程2.4

二、池化三、全连接四、小结卷积神经网络的典型结构一、AlexNet二、ZFNet三、VGG四、GoogleNet五、ResNet编程一、MNIST数据集分类：构建简单的CNN对mnist数据集进行分类。

2、ZFNet：ILSVRC-2013分类冠军，

一、CNN卷积神经网络的经典网络综述下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344二、LeNet-5网络输入尺寸：32*32卷积层：2个降采样层(池化层)：2个全连接层：2个输出层：1个。10个类别（数字0-9的概率）LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的，输入图像大小为32*32*1，不包含输入层的情况下共有7层，每层

博客转载自：http://www.cnblogs.com/taojake-ML/p/6287158.html在所有深度网络中，卷积神经网和图像处理最为密切相关，卷积网在很多图片分类竞赛中都取得了很好的效果，但卷积网调参过程很不直观，很多时候都是碰运气。为此，卷积网发明者YannLeCun的得意门生MatthewZeiler在2013年专门写了一篇论文，阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络，并进

文章目录1.FasterR-CNN简介2.基本概念扩展1）ZFNet2）感受野3.RPN结构1）slidingwindow2）anchors4.FasterR-CNN正负样本5.FasterR-CNN损失函数

发展简史概述3.Neocoginitro19804.LeCunBP19895.Cresceptron19926.开山之作LeNet-519987.GPU-CNN20068.王者归来AlexNet20129.ZFNet20131

反卷积：第3-4页Layer1Layer2:Layer3、Layer4、Layer5：前言原文下载地址:https://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf前几天看的VGG，今天搞一下ZFnet

，接下来我将介绍几个经典网络结构LeNet，这是最早用于数字识别的卷积神经网络（CNN）AlexNet，2012ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层 ZFNet

ZFNet(2013)VGG(2014)VGG-11

一、AlexNet（2012年）二、ZFNet（2013年）三、NIN（2014年）四、VGGNet（2014年）五、GoogLeNet系列（2014年）5.1GooLeNet（2014年）5.2Inceptionv25.3Inceptionv3

DeepResidualLearningforImageRecognition》1现状随着卷积神经网络（CNN，ConvolutionalNeuralNetwork）的不断发展，出现了很多新的模型，例如AlexNet、ZFNet