经典卷积神经网络LeNet-5、AlexNet、VGG-16

news/2024/5/30 16:51:36/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_51659249/article/details/136671041

一、LeNet-5

这里只讲一下C5,卷积核大小是5*5,通道数是120,所以卷积完成之后是1*1*120,这里形成120个卷积结果。每个都与上一层的16个图相连。所以共有(5x5x16+1)x120 = 48120个参数,同样有48120个连接。

其他卷积层和池化层的连接请看这个博主写的文章:http://t.csdnimg.cn/TTihl   非常详细

LeNet-5亮点:

传统滤波器中每个滤波器是处理了每一维通道,这会有大量的参数和计算,为了解决这个问题,不同滤波器会处理输入块的不同通道。

②以前做现在不做:原始池化层做完之后会使用sigmoid非线性操作

二、AlexNet

AlexNet亮点:

①提出了ReLU激活函数

②在多个GPU上进行训练

③局部响应归一化(LRN):当处理13*13图像中的每一个位置,但也许不想要太多高激活率的神经元(随后发现这个并不是太有用)

三、VGG-16

VGG亮点:

1.小卷积核组:作者通过堆叠多个3*3的卷积核(少数使用1*1)来替代大的卷积核,以减少所需参数;

2.小池化核:相比较于AlexNet使用的3*3的卷积核,VGG全部为2*2的卷积核;

3.网络更深特征图更宽:卷积核专注于扩大通道数,池化专注于缩小高和宽,使得模型更深更宽的同时,计算量的增加不断放缓;

4.将卷积核替代全连接:作者在测试阶段将三个全连接层替换为三个卷积,使得测试得到的模型结构可以接收任意高度或宽度的输入。

5.多尺度:作者从多尺度训练可以提升性能受到启发,训练和测试时使用整张图片的不同尺度的图像,以提高模型的性能。

6.去掉了LRN层:作者发现深度网络中LRN(Local Response Normalization,局部响应归一化)层作用不明显。

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