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文檔簡介
1、深度網(wǎng)絡(luò)模型詳解2017-4-27Minsky和Seymour Papert專著Perceptron:單層感知機不能解決XOR問題194319691986199820061957單層感知機MCP神經(jīng)元數(shù)學模型19891997深度信念網(wǎng)LeNetLSTM萬能逼近定理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2010Xavier2011ReLU2012Dropout AlexNetClarifaiGoogLeNetVGGNetR-CNN2015BNFaster R-CNNResidual Net反向傳播算法主要內(nèi)容卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)物體分類模型LeNetAlexNetGoogLeNetVGGNetResNet目標檢測模型RCNN
2、系列SSDYolo系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積計算層卷積計算層深度步長填充值激勵層Sigmoid vs ReLU池化層取區(qū)域平均或最大解釋LeNethttps:/ 默認為5。如果是跨通道LRN,則表示求和的通道數(shù);如果是在通道內(nèi)LRN,則表示求和的正方形區(qū)域長度。alpha: 默認為1,歸一化公式中的參數(shù)。beta: 默認為5,歸一化公式中的參數(shù)。norm_region: 默認為ACROSS_CHANNELS。有兩個選擇,ACROSS_CHANNELS表示在相鄰的通道間求和歸一化。WITHIN_CHANNEL表示在一個通道內(nèi)部特定的區(qū)域內(nèi)進行求和歸一化。與前面的local_size參數(shù)對應(yīng)。GoogLeNetVGGNetResNetR-CNNFast-R-CNNRoI pooling!Faster-R-CNNRPN!SSD vs YoloYolo V2類似SSD,使用anchor boxes高分辨
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