卷积神经网络2 （p25-p27）

Posted 2022-02-13 bohu83

经典网络

Alexnet 网络

• 用rectified linear units（ReLU）得到非线性；
• 使用 dropout 技巧在训练期间有选择性地忽略单个神经元，来减缓模型的过拟合；
• 重叠最大池，避免平均池的平均效果；
• AlexNet 有8层，有些层已经证明效果不好了。

VGG网络

它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的汇聚。

缺点：使用了更多的参数，导致更多的内存占用，耗时较长

发现一个问题，不是深度越多越好，16层比32层效果还好。

ResNet ，残差网络（Residual Network）

由何恺明等实现，它使用了特殊的跳跃链接，大量使用了批量归一化（batch normalization）。 按照 老师 的 介绍 ，就是如果某一层表现不好，权重为0，可以直接跳过 。累积起来不回避 原来效果差。

理解为特征提取，应用比较广泛

感受野 

如果堆叠 3 个 3x3 的卷积层, 并且保持滑动窗口步长为 1, 其感受野就是 7x7 了. 如下图所示:

 

 下一篇开始，结合 demo看具体参数