一站式做网站哪家好,旅游网站设计页面,维护网页,南京最好的网页制作公司经典卷积网络架构回顾与分析 经典卷积网络架构回顾与分析#xff1a;从AlexNet到ResNet、VGGLeNet、ResNet、DenseNet的深度探索AlexNet ——深度学习的破冰点火VGGNet — 简洁的美ResNet — 深持续深度的秘钥DenseNet — 密集大成塔实战代码示例#xff1a;ResNet-50模型结语… 经典卷积网络架构回顾与分析 经典卷积网络架构回顾与分析从AlexNet到ResNet、VGGLeNet、ResNet、DenseNet的深度探索AlexNet ——深度学习的破冰点火VGGNet — 简洁的美ResNet — 深持续深度的秘钥DenseNet — 密集大成塔实战代码示例ResNet-50模型结语 经典卷积网络架构回顾与分析从AlexNet到ResNet、VGGLeNet、ResNet、DenseNet的深度探索
在深度学习的浩瀚海中卷积神经网络CNN无疑是那颗璀璨的明珠尤其在图像识别领域。本文将带您穿越时光隧道从AlexNet至现代细数经典架构的变迁深度解析ResNet、VGGLeNet、ResNet、DenseNet洞悉其设计精髓领略深度学习之美。
AlexNet ——深度学习的破冰点火
2012年Yann LeCun和Geoffrey Hinton等人推出了AlexNet一个8层的卷积网络其在ImageNet竞赛上大放异彩错误率降低至15.4%开启了深度学习的新纪元年。AlexNet首次使用了ReLU激活函数最大池化以及局部连接层降低了过拟合风险提升了模型效率。
VGGNet — 简洁的美
2014年VGGNetOxford大学Simonyan Simonyan和Andrei Zisserman的作品以简洁的网络设计VGG16、VGG13、VGG16等震撼了界。VGGNet通过连续的卷积层堆叠加深使用固定大小如3x3x3的滤波器最小化参数量同时保持了深度性能优异错误率降至6.7%。VGGNet的简单性、高效成为了后续模型设计的基准。
ResNet — 深持续深度的秘钥
2015年微软的何凯明等人的ResNetResNet彻底改变了深度游戏规则引入了残差分层Skip Connection允许信息直接跳过层间流动解决了过拟合使得网络深度激增甚至达152层错误率仅3.57%。ResNet的创新不仅在深度还在于其训练策略展示了模型容量与泛化的平衡哲学。
DenseNet — 密集大成塔
2016年Huang、Liu、Weinberger的DenseNet提出了一种新策略通过在层间密集连接所有前层输出每个层的特征图形成一个“特征的聚合”这极大提升了信息流模型的利用效率降低了参数错误率至3.5%。DenseNet的创新在于信息的高效利用使得模型在有限资源下表现出色。
实战代码示例ResNet-50模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, regularizersdef resnet_block(filters, strides1):shortcut layers.Conv2D(filters, 1, 1, stridesstridesstrides)(shortcut)shortcut layers.BatchNormalization()(shortcut)shortcut layers.Activation(relu)()(shortcutshortcut)conv1 layers.Conv2D(filters, 3, stridesstridesstrides)(shortcut)conv1 layers.BatchNormalization()(conv1)conv1 layers.Activation(relu)()(conv1)conv2 layers.Conv2D(filters, 3)(conv1)conv2 layers.BatchNormalization()(conv2)output layers.Add()([shortcut, output])output layers.Activation(relu)()(output)return outputdef build_resnet():input_shape (224, 24, 3)model models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(64, 7, strides2, paddingsame, input_shapeinput_shapeinput_shape))model.add(layers.BatchNormalization())model.add(layers.Activation(relu)model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size3, strides2))model.add(resnet(64, strides1))model.add(resnet(64, strides2))model.add(resnet(128, strides2))model.add(layers.GlobalAveragePooling2D())model.add(layers.Dense(10, activationsoftmax))return modelresnet build_resnet()
resnet.compile(optimizeradam, losscategorical_crossentropy, metrics[accuracy])结语
从AlexNet的破冰到VGG的简洁ResNet的深度再到DenseNet的密集信息聚合每一次变革都是深度学习对效率与性能的探索对泛化边界的拓宽。经典架构不仅是学习的基石更是创新的启迪每一次回望未来。通过代码我们不仅理解了这些架构的精髓更在实践中感受了深度学习的奥秘。
