cnn模型全称为卷积神经网络,是深度神经网络中最成功的DNN特例之一。cnn模型是由输入层、卷积层、池化层和全连接层构成的。cnn模型主要能实现特征的提取。一个cnn结构:输入→卷积→ReLU→卷积→ReLU→池化→ReLU→卷积ReLU→池化→全连接。

cnn模型常见用途

cnn模型常用的模型有:LeNet5、AlexNet、VGGNet(Visual Geometry Group)、Google Inception Net、微软ResNet残差神经网络和基于区域的CNNs。
1. LeNet5
用于识别支票上的手写数字。
2. AlexNet
对图片进行分类、定位和识别。
3. VGGNet(Visual Geometry Group)
一共有六种不同的网络结构,在训练高级别网络时,可先训练低级别的网络。
4. Google Inception Net
全新的深度学习结构。
5. 微软ResNet残差神经网络
解决梯度爆炸或梯度消失引起的不增反降,帮助训练更深的网络。
6. 基于区域的CNNs
解决物体检测问题。给定图像,在所有对象上绘制边界框。

cnn模型绘制方法

一幅专业又简洁的cnn模型可以通过以下五个步骤获得。

第一步:下载软件“亿图图示”安装并启动(或访问亿图图示网页版)。

第二步:新建cnn模型。在搜索框中输入“cnn模型”。从展示的例子中,选择一个合适的模板,打开并使用该模板。

第三步:调整模型。点击画布中的cnn模型,根据自己的需要在左边的符号库运用合适的符号来更改图片。我们还可以在右方框中调整该cnn模型的一些属性。

第四步:更改文本。双击想要更改的文本框,替换图中的文字。

第五步:保存制图。完成cnn模型的绘制后,可以通过点击左上角的保存、打印、导出等合适的方式保留绘制好的cnn模型。

cnn模型绘制软件—亿图图示

亿图是一款国产多类型图表绘图软件,可以绘制两百多种图形图表,比如包含常用的商务报表,还支持一些专业内的流程图、甘特图等绘制。使用亿图图示软件来办公,可以节省非常多的时间和精力。
使用亿图在线绘制cnn模型,直接选用相关模板,快速绘制符合要求的cnn模型,有效提升使用者的办公和学习效率。

使用亿图图示的优点

1.模板符号丰富,高效省力:亿图图示软件拥有上千个模板,可供给使用者直接参考和使用。
2.保存和分享便捷:绘制完成的图形可通过多种方式保存,也能够通过多种方式进行分享。
3.可在线编辑:使用亿图图示网页版可直接对作品进行编辑操作。
4.支持跨平台操作:亿图图示最新版支持Windows、Mac、Linux操作系统的安装和使用。
5.智能化工具:输入数据就可以轻松地完成数据和图形的交互。

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