摘要：
1、第一层(卷积层)使用7x7的卷积核(滑动步长2,padding为3)... 因此,任意nxn的卷积都可以通过1xn卷积后接nx1卷积来替代.......
1、第一层(卷积层)使用7x7的卷积核(滑动步长2,padding为3) 因此,任意nxn的卷积都可以通过1xn卷积后接nx1卷积来替代.
LeNet LeNet虽然不是CNN的起点,但却是后来CNN兴起的标志模型AlexNet AlexNet是Hinton和他的学生Alex在2012设计的网络,并获得了当年的ImageNet竞赛冠军VGGNet VGGNet在2014年的ImageNet比赛中,分别在定位和分类跟踪任务中取得第一名和第二名
L e N e t L e N e t sui ran bu shi C N N de qi dian , dan que shi hou lai C N N xing qi de biao zhi mo xing . . . A l e x N e t A l e x N e t shi H i n t o n he ta de xue sheng A l e x zai 2 0 1 2 she ji de wang luo , bing huo de le dang nian de I m a g e N e t jing sai guan jun . . . V G G N e t V G G N e t zai 2 0 1 4 nian de I m a g e N e t bi sai zhong , fen bie zai ding wei he fen lei gen zong ren wu zhong qu de di yi ming he di er ming . . .
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Inception v1 总之,Inception是GoogLeNet的核心,GoogLeNet优秀,一方面是运算速度快inception V2 设计人员想,如果只是单纯的堆叠网络,虽然可以提高准确率,但是会导致计算效率的下降inception v3 最重要的改进就是分解Factorization,把7x7分解成两个一维的卷积(1x7和7x1)
我复制黏贴了两个7x7正方形,其中一个旋转了45°放在了后面. 因为上述x取任意值都成立---想要做成正立方体,咋办?好办!用
(z)转换为任意满足上述条件的概率分布p(x).我们再推广到任意的base distribution,假设p(u)满足上述p(x)满足的条件,那么我们可以使
任意一个数的十位上的数加上它的个位上的数的和乘以11等于这两 7x3+6=276x6= 36写在27的后面,即乘积273668x 48=3264计算方
将7x7分解成两个一维的卷积(1x7,7x1),3x3也是一样(1x3,3x1) 实际上图像上任意一个点都有贡献.图7.2 None-local的实现方式
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