GoogLeNet 神经网络结构

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型，top-5 错误率 6.7% ，GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，该模型虽然有22层，但参数量只有AlexNet的1/12。GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度（层数）或者是其宽度（层核或者神经元数），

卷积神经网络的网络结构_典型卷积神经网络结构

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 文章目录GoogLeNet网络简介GoogLeNet网络结构 Inception之前的几层结构Inception结构 Inception3a模块Inception3b + MaxPoolInception4aInception4bInception4cInception4dInception4e+MaxPoolInception5aInception

使用netron对mnist网络结构分析「建议收藏」

基于libonnx环境简要分析一下mnist网络算子结构，关于环境搭建可以参考前面两篇文章：xboot大神的libonnx环境搭建使用netron实现对onnx模型结构可视化本文主要目的是搞清楚mnist各层之间数据shape的变化情况,关于什么是shape，引用一本书中的介绍:“在tensorflow中，使用张量来表示计算图中的所有数据，张量在计算图的节点之间流动，张量可以看成N维数组，而数组的

resnet讲解_resnet50网络结构详解

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、 RestNet网络1.1、 RestNet网络结构ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut conne

【目标检测】YOLOv5：修改自己的网络结构

前言YOLOv5就像一座金矿，里面有无数可以学习的东西。之前的博文一直将YOLOv5当作一个黑盒使用，只考虑模型的输入和输出，以此来对模型进行二次开发。 本篇博文将更近一层，深入到“金矿”内部，来尝试对模型结构进行替换。模型构建解析YOLOv5是通过yaml格式的模型配置文件来搭建模型架构的，这里我之前的博文【目标检测】YOLOv5：模型构建解析已经做过了解读，对此不再复述。YOLOv5模型主要

揭示Linux网络结构的独特之处（linux网络结构的特点）

Linux网络结构具有独特性，能够有效地支持世界各地的用户使用。Linux网络结构可以分为三个层次：应用层、传输层和网络层。 应用层是指Linux系统中的应用程序，它们可能需要访问网络上的服务或资源。举例来说，浏览器就需要访问网络上的网页，而FTP客户端则需要访问FTP服务器。应用层的例子还包括Telnet、SSH、IMAP、SMTP等。 传输层是应用层的封装层，用于传输数据到网络上的另一台

macvlan网络结构分析-每天5分钟玩转Docker容器技术（56）

上一节我们创建了 macvlan 并部署了容器，本节详细分析 macvlan 底层网络结构。 macvlan 网络结构分析 macvlan 不依赖 Linux bridge，brctl show 可以确认没有创建新的 bridge。 查看一下容器 bbox1 的网络设备： 除了 lo，容器只有一个 eth0，请注意 eth0 后面的 @if4，这表明该 interface 有一个对

微软亚洲研究院王井东：下一代视觉识别的基本网络结构是什么样的？ | CCF-GAIR 2020

2020 年 8 月 7 日，第五届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020）在深圳正式开幕。 CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网(公众号：雷锋网)、香港中文大学（深圳）联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。 作为中国最具影响力和前瞻性的前沿科技活动之一，CCF-GAIR 大会已经度过了四次精彩而又辉煌的历程。 在大会第二

【目标检测】YOLOv5：修改自己的网络结构

前言 YOLOv5就像一座金矿，里面有无数可以学习的东西。之前的博文一直将YOLOv5当作一个黑盒使用，只考虑模型的输入和输出，以此来对模型进行二次开发。 本篇博文将更近一层&#x

DL之LinearNN：LinearNN(线性神经网络)网络结构可视化以及对比XOR算法可视化之详细攻略

DL之LinearNN：LinearNN(线性神经网络)网络结构可视化以及对比XOR算法可视化之详细攻略 目录 LinearNN的可视化 1、LinearNN的可视化 2、LinearNN solve  XOR problem LinearNN的可视化 1、LinearNN的可视化 2、L

GSM系统的网络结构

 微信公众号：  1、GSM系统的网络结构 （1）移动台 最原始的移动通信网络： （1）基本功能 接入GSM系统，具有无线传输与处理功能 提供人机接口(话筒、扬声器、显示屏和各种按键) （2）组成 移动终端 用户识别卡(SIM, Subscriber Identity Module)

自编码之残差和磁力线网络结构

【华为云技术分享】小白学YOLO：YOLOv3网络结构细致解析

Yolov3 网络结构   在博客“Yolo发展历史及网络结构”中我们已经详细的解释了Yolov1的网络结构，并简要的提到了Yolov2与Yolov3对于网络结构的改进，本篇博客将详细介绍Yolov3的网络结构，内容比较简单。 Yolov3网络结构图 从图中可以看出，Yolov3主要有以下几

Deep Belief Network简介——本质上是在做逐层无监督学习，每次学习一层网络结构再逐步加深网络

from：http://www.cnblogs.com/kemaswill/p/3266026.html 1. 多层神经网络存在的问题     常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层：           理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强。但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随

基于深度学习和迁移学习的识花实践——利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络层和池化层，对每张图片得到一个 4096 维的特征向量，然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片，再加若干层全连接的神经网络，对花朵数据集进行训练（属于模型迁移）

基于深度学习和迁移学习的识花实践（转）   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一，但是对于个人来说，以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧，还需要有海量的数据和强劲的硬件。不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度，而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间，取得不俗的效果。 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一

理解dropout——本质是通过阻止特征检测器的共同作用来防止过拟合 Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义，dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，

深度学习——自动编码器，对称网络结构

from：http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/53516980 1.初识Auto Encoder1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念，并将其用于高维复杂数据处理，促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如  。图1是一个自编码神经网络的示

神经网络结构设计指导原则——输入层：神经元个数=feature维度 输出层：神经元个数=分类类别数，默认只用一个隐层 如果用多个隐层，则每个隐层的神经元数目都一样

神经网络结构设计指导原则 原文   http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185   下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在coursera的ML课程中提到的： 输入层：神经元个数=feature维度 输出层：神经元个数=分类类别数 隐层： 默认只用一个隐层 如果用多个

积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键！！！你只需不停增加层，直到测试误差不再减少.

  积神经网络(CNN)的参数优化方法 from：http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实

【网络结构设计】9、RegNet | 网络设计范例的通用原则

文章目录 Abstract1、introduction2、Related work3、Design Space Design3.1 Tools for Design Space Design3.2 The An

【网络结构设计】6、CSPNet | 一种加强 CNN 模型学习能力的主干网络

文章目录 一、背景二、方法2.1 DenseNet 网络结构2.2 Cross Stage Partial DenseNet2.3 将 CSPNet 和其他结构结合 三、效果 论文&#

【网络结构设计】5、VoVNet | 专为实时目标检测设计

文章目录 一、背景二、方法2.1 高效网络设计的重要因素2.2 重新思考 Dense Connection2.2 One-shot Aggregation 三、效果 论文：

【网络结构设计】4、DenseNet | 通过密集连接让信息实现层间最大流动的主干网络

文章目录 一、背景二、方法三、效果 论文：Densely Connected Convolutional Networks 代码：https://github.c

【网络结构设计】3、ShuffleNet 系列 | 从 V1 到 V2

文章目录 一、ShuffleNetV11.1 背景1.2 方法1.2.1 Channel shuffle for group convolutions1.2.2 ShuffleNet unit1.2.3 网络结

Pytorch总结十之 卷积神经网络结构原理剖析

Pytorch总结十之卷积神经网络结构原理剖析 讲述关于神经网络的基本结构、数学原理 二维卷积层填充和步幅多输入通道和多输出通道池化层 1.二维卷积层 卷积神经⽹络（convoluti

剖析LeNet-5 网络结构

目录 引言  结构概述 结构分析  训练参数分析 引言          LeNet-5是Yann Lecun 提出的一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一；本文将从LeNet的结构和参数上来介绍LeNet-5结构。 结构概述         上图是LeNet-5的经典结构ÿ

（《机器学习》完整版系列）第7章 贝叶斯分类器——7.6 贝叶斯网（也称信念网）结构（网络结构也是“超参数”）、贝叶斯图络学习（两级搜索法）

贝叶斯网是关于属性的，有向线表示“依赖”性的父子关系；通过属性的条件概率表CPT来描述。 有向图转化为无向图：让两亲联姻（连接两结点），称为

Pytorch中的模型的save和load方法，网络结构理解

  知乎大牛：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 背景 在PyTroch框架中，如果要自定义一个Net(网络，或者model，在本文中，model和Net拥有同样的意思)，通常需要继承自nn.Module然后实现自己的layer。比如，在下面的示例中，gemfield（tiande亦有贡献）使用Pytorch实现了一个Net（可以看到其父类为n

YOLOX网络结构详解

论文名称：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2107.08430 论文对应源码地址：

RegNet网络结构与搭建

目录 前言设计设计空间AnyNet Design SpaceAnyNetX（A）Design SpaceAnyNetX（B）Design SpaceAny

深度学习之各种网络结构

https://blog.csdn.net/weixin_42445501/article/details/81321232 基于深度学习的问答系统： https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/72737814 基于深度学习的句子匹配算法： https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/7261868