【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】
GoogLeNet网络架构于2014年由Google团队提出，并且在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中大放异彩 。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后几年GoogLeNet经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。本文主要介绍最基础的GoogLeNet v1网络架构。 1. Inception 块的基础结构 **G...
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
前几篇文章介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中，AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽（增加通道数）和加深。本文我们介绍网络中的网络（NiN）。它提出了另外一个思路，即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络。 1. N...
【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet对卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet模型表明深度卷积神经网络可以取得出色的结果，但并没有提供相应规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。我们将在后续介绍几种不同的深度网络设计思路。 本文将介绍VGG网络模型，VGG主要思路是通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。 1. VGG块介...
【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
上一篇文章中我们了解到神经网络可以直接基于图像的原始像素进行分类，这种称为端到端（end-to-end）的方法可以节省很多中间步骤。但在1989年LeNet模型提出之后，神经网络在很长一段时间都没有长足的发展，主要有以下几个原因： 1.训练数据的缺失 包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。限于早期计算机有限的存储和90年代有限的研究预算，大部...
【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
之前我们对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类时，是将28*28图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中进行计算，这种分类方法有一定的局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易造成模型过大。假设输入是高和宽均为1000像素的彩色照片（含3个通...
卷积神经元网络中常用卷积核理解及基于Pytorch的实例应用（附完整代码）
0.前言 本文的目的：说明在卷积操作中常用的卷积核及其作用原理，并基于Pytorch框架通过实例使用这些卷积核。 看本文前要掌握的基础知识：需要了解卷积神经元网络CNN中卷积的运算原理，CSDN上此类文章很多，不再赘述。推荐一篇：RGB彩色图像的卷积过程（gif动图演示） 1.常用卷积核 卷积核（kernel）是卷积神经元网络CNN中最重要的权...
手撕Desenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf没法下载论文的看我下面的百度云链接，在里面有论文Desenet（Densely Connected Convolutional Networks）,翻译过来就是密集连接的卷积神经网络。Desenet网络是相较于Resnet更为先进的网络，简单来说两者的区别就是，Resnet网络是将前2层，或者前3层之前卷积层获取的....
手撕Googlenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
Googlenet是2014年被提出来的一种全新的神经网络结构，我个人认为他跟Resnet一样都是具有划时代意义的神经网络，当然他的意义不仅在于获得该年 ImageNet 竞赛中 Classification Task（分类任务）第一名，而是他跟Resnet一样都代表一种网络结构的改变，Resnet提出来残差网络结构，Googlenet提出了多尺度融合的网络结构，这种结构非常有意义。在目标检测领....
手撕Resnet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
Resnet（Deep residual network, ResNet），深度残差神经网络，卷积神经网络历史在具有划时代意义的神经网络。与Alexnet和VGG不同的是，网络结构上就有很大的改变，在大家为了提升卷积神经网络的性能在不断提升网络深度的时候，大家发现随着网络深度的提升，网络的效果变得越来越差，甚至出现了网络的退化问题，80层的网络比30层的效果还差，深度网络存在的梯度消失和爆炸问题....
手撕VGG卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。大家所用的Pipeline也都是：训练时候：各种数据Augmentation（剪裁，不同大小，调亮度，饱和度，对比度，偏色），剪裁送入CNN模型，Softmax，Backprop。测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（....
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