从过去的几个 CNN 中,我们只看到设计中的层数越来越多,并获得了更好的性能。但网络层数达到一定深度的时候,准确率就会达到饱和,然后迅速下降。 原因是由于当神经网络越来越深的时候,反传回来的梯度之间的相关性会越来越差,最后接近白噪声。 微软研究院的人用 ResNet 解决了这个问题——使用跳过连接(又名快捷连接...
脱胎于Xception的网络结构MobileNets使用Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积)构建了轻量级的28层神经网络,成为了移动端上的高性能优秀基准模型。 一个depthwise convolution,专注于该通道内的空间信息,一个pointwise convolution,专注于跨通道的信息融合,两者共同努力,然后强大,在此基础上的一系列模型如shufflenet等...
在这里我想补充一点,我们在网上看到的大量 CNN 架构是许多因素的结果——改进的计算机硬件、ImageNet 竞争、解决特定任务、新想法等等。谷歌研究员 Christian Szegedy 曾提到。 ““[大部分]进步不仅仅是更强大的硬件、更大的数据集和更大的模型的结果,而且主要是新思想、算法和改进网络架构的结果。” (塞格迪等人,...
从那以后,在这个比赛的助力下,每年都会引入不同的CNN架构。LeNet5网络架构如图1所示。我们可以得出以下几点: 网络输入是一个32×32的灰度图像。实现的架构是CONY层,其次是池化层和一个全连接层。CONY层滤波器大小是5×5,步长为1 3. AlexNet架构 CNN架构的第一次突破发生在2012年。获奖的CNN架构名叫 AlexNet。...
SENet:基于注意力机制的 CNN 模型,能够自适应地选择重要特征。 EfficientNet:结合了多种技术的高效模型,在计算资源有限的情况下表现良好。 VGG VGG(Visual Geometry Group)神经网络是一种深度卷积神经网络架构,由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)于 2014 年提出。VGG 神经网络在图像识别和计算机视觉领域取得...
补充一点,我们平时看到的卷积神经网络架构是很多因素的结果——升级的计算机硬件、ImageNet比赛、处理特定的任务、新的想法等等。Google 研究员 Christian Szegedy曾提到: CNN 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型,而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。(Christian Sze...
第一个CNN模型诞生于1989年,发明人LeCun。需要指出的是,从诞生的第一天起,CNN自带deep属性。 LeCun同时研究了四个问题,这也是文章中留下的四枚彩蛋,其中问题3)和Xavier初始化之间有神秘的联系。 1998年,LeCun提出LeNet,并成功应用于美国手写数字识别。但很快,CNN的锋芒被SVM和手工设计的局部特征盖过。
典型的CNN架构堆列一些卷积层 1、一般一个卷积层后跟ReLU层,然后是一个池化层,然后另一些个卷积层+ReLU层,然后另一个池化层,通过网络传递的图片越来越小,但是也越来越深,例如更多的特征图!(随着深度越深,宽度越宽,卷积核越多),这些层都是在提取特征。
CNN(卷积神经网络) 特点 1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。 2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。 3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。 应用 - 图像识别:如人脸识别、物体检测等。
在NLP领域,模型架构的演进推动了技术进步。本文将深入探讨RNN、LSTM、TextCNN和Transformer,以及它们在PyTorch中的实现,旨在帮助理解这些经典架构及其应用。首先,让我们聚焦于这些模型的特点和问题。RNN和LSTMRNN,尤其是LSTM,是序列处理的基石。RNN通过循环连接保留历史信息,但长距离依赖可能导致信息衰减和...