temp
来源:互联网 发布:div into python 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 11:20
以CNN为例
- CNN 结构
- tensorflow代码实现alexnet分类
- keras代码vgg分类
主要结构
- 数据输入层/ Input layer
- 卷积计算层/ CONV layer
- ReLU激励层 / ReLU layer
- 池化层 / Pooling layer
- 全连接层 / FC layer
- Batch Normalization层(可能有)
relu
(Cifar-10的训练走向)
将神经元的输出f,作为其输入x的函数,对其建模的标准方法是用
梯度下降的训练时间而言,这些饱和非线性函数比不饱和非线性函数
训练带ReLUs的深度卷积神经网络比带tanh单元的同等网络要快好几倍。如图所示.
参考
- 人脸识别(face recognition)
http://www.92to.com/bangong/2016/11-02/12212787.html - 人脸识别DNN技术浅析:https://sanwen8.cn/p/18bG5mq.html
- rcnn:http://blog.csdn.net/column/details/ym-alanyannick.html
- 阿尔法狗:http://news.mydrivers.com/1/474/474324.htm
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