卷积神经网络CNN经典模型整理(AlexNet,GoogleNet,VGG,Deep Residual Learning)
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关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需。如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看“Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助。
- Lenet,1986年
- Alexnet,2012年
- GoogleNet,2014年
- VGG,2014年
- Deep Residual Learning,2015年
Lenet
Alexnet
模型结构见下图,别看只有寥寥八层(不算input层),但是它有60M以上的参数总量,事实上在参数量上比后面的网络都大。
Alexnet有一个特殊的计算层,LRN层,做的事是对当前层的输出结果做平滑处理。下面是我画的示意图:
前后几层(对应位置的点)对中间这一层做一下平滑约束,计算方法是:
具体打开Alexnet的每一阶段(含一次卷积主要计算)来看[2][3]:
和上面基本一样,唯独需要注意的是group=2,这个属性强行把前面结果的feature map分开,卷积部分分成两部分做。
GoogleNet
googlenet[4][5],14年比赛冠军的model,这个model证明了一件事:用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构。(当然,它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果)
这个model基本上构成部件和alexnet差不多,不过中间有好几个inception的结构:
是说一分四,然后做一些不同大小的卷积,之后再堆叠feature map。
计算量如下图,可以看到参数总量并不大,但是计算次数是非常大的。
VGG
Deep Residual Learning
总结
参考资料
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