CNN经典网络模型概述

AlexNet：五层卷积，每层卷积层后面都有relu激活函数，第一二层后通过了LRN层和池化层，三层全连接网络，最终的输出层是1000通道的softmax。

文章中说该模型有5层卷积，去掉任意一层都会使结果不好。

在训练模型过程中，覆盖的池化层更不容易过拟合。

前两层全连接层使用了dropout。

VGGNet：有VGG11,13,16,19，每个VGG网络都有3个FC层，5个池化层，1个softmax层，FC层中间有dropout（减小了神经元之间的相互依赖）。

使用了1*1的小卷积核（可以对输出通道数进行升维，降维，实现了跨通道的信息交互）。

使用小卷积核堆叠层大卷积核（2个3*3堆叠成一个5*5,3个3*3堆叠层7*7）。

如今用得最多的是VGG16（13层conv + 3层FC）和VGG19（16层conv + 3层FC），注意算层数时不算maxpool层和softmax

层，只算conv层和fc层。

InceptionNet：Inception Module基本组成结构有四个成分。1*1卷积，3*3卷积，5*5卷积，3*3最大池化。最后对四个成分运算结果进行通道上组合。通过多个卷积核提取图像不同尺度的信息，最后进行融合，可以得到图像更好的表征。

Inception V2将所有的5*5变成2个3*3，而且提出来著名的Batch Normalization。

Inception V3把较大的二维卷积拆成了两个较小的一维卷积，加速运算、减少过拟合。

ResNet：残差学习单元在输入、输出之间建立了一条直接的关联通道，使得这一层神经网络学习的不是结果，而是输入与输出之间的残差。

提出了一种bottleneck的结构块，通过使用1x1 conv来巧妙地缩减或扩张特征通道，从而使得我们的3x3 conv的filters数目不受外界即上一层输入的影响。

resnet101的网络结构：7x7conv,3->64,/2表示7x7大小的卷积核，3、64表示输入输出通道，/2表示输出为原来的1/2。 x2表示类似的结构还有两个。layer1-4对应代码里面的四层。

最后

以上就是幽默眼神为你收集整理的CNN经典网络模型概述的全部内容，希望文章能够帮你解决CNN经典网络模型概述所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。