ZFNet

深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）

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
loveliuzz·2018-01-17 22:39

深度学习: Faster R-CNN 网络

以下是我画的FasterR-CNN结构图：前部FasterR-CNN头部负责对输入图像进行特征提取：网络结构有两种，一种是将ZFNet（扔掉了尾端的全连接层）拿来用，另一种则是将VGG拿来用（扔掉了尾端的全连接层
JNingWei·2017-12-21 11:19

ZFNet论文学习

论文名称《VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks》1.意义该论文是在AlexNet基础上进行了一些细节的改动，网络结构上并没有太大的突破。该论文最大的贡献在于通过使用可视化技术揭示了神经网络各层到底在干什么，起到了什么作用。从科学的观点出发，如果不知道神经网络为什么取得了如此好的效果，那么只能靠不停的实验来寻找更好的模型。使用一个多层的反卷
cdknight_happy·2017-12-20 16:49

CNN经典网络模型

ziyubiti.github.io/2016/11/27/cnnnet/2、http://blog.csdn.net/u014114990/article/details/53905649CNN经典网络模型摘要--AlexNet、ZFnet
枫之鸣城·2017-12-19 20:38

深度学习之可视化ZFNet-解卷积

为什么提出提出的背景基本的思想及其过程为什么提出提出的背景 由于AlexNet的提出，大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于网络究竟为什么能表现的这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚，因此为了针对上述两个问题，提出了一个新颖的可视化技术来一窥中间特征层的功能以及分类的操作。基本的思想及其过程 可视化技术揭露了激发模型中每层单独的特征图，也允许观察在训练阶段特征的演变过程且诊断出模型的潜在问题。
丶Minskyli·2017-05-02 21:26

经典卷积神经网络总结:LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogleNet、ResNet

1.LeNet-5—-1998LeNet-5是卷积网络的开上鼻祖，它是用来识别手写邮政编码的，论文可以参考Haffner.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.大名鼎鼎的LeNet5诞生于1994年，是最早的深层卷积神经网络之一，并且推动了深度学习的发展。从1988年开始，在多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被
Rosun_·2016-11-12 23:19

几种CNN网络结构及其资源使用

本文主要参考stanford课程CS231n-lecture7，对几种典型CNN网络结构（LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet）及其资源使用（主要针对权重个数、层间存储）进行统计与分析
大张江的HC·2016-10-24 22:03
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