CNN 常用的几个模型 LeNet5 AlexNet VGGNet Google Inception Net 微软ResNet残差神经网络LeNet5AlexNetVGGNet(Visual Geometry Group)Google Inception Net微软ResNet残差神经网络参考:
LeNet5LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。LenNet-5共有7层(不包括输入层),每层都包含不同数量的训练参数,如下图所示。 LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层(池化层)、3个全连接层3种连接方式卷积层 卷积...