ImageNet
一个拥有超过100万张的图像数据集
VGG
以CNN为基础
- 将有权重的层（卷积核全连接层）叠加到16层或者19层
-
3*3的小型滤波器的卷积层运算时连续进行的（卷积层重叠2-4次，再通过池化将大小减半，最后经过全连接层输出结果）
GoogLeNet
ResNet
深度学习中过度的加深层，学习顺利的进行可能最终导致性能不佳。
为了解决：引入**“快捷结构”**
快捷结构： 跳过了输入数据的卷积层，将输入数据x合计到输出中
相关文章：
猜你喜欢
相关资源
相似解决方案
热门标签