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做的网站如何发布会seo概念

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是什么

intro

  • LeNet→AlexNet→VGG→NiN→GoogLeNet→ResNet
  • LeNet→AlexNet→VGG
    • 卷积层模块充分抽取空间特征
    • 全连接层输出分类结果
    • AlexNet & VGG 改进在于把两个模块加宽 、加深(加宽指增加通道数,那加深呢?(层数增加叭
  • NiN:串联(多个卷积层和”全连接层“构成的小网络)来构建一个深层网络

网络架构截自原文

在这里插入图片描述
input:224 \times 224 \times 3
(说实话,我真的很好奇,它的网络结构,输入,操作,到输出,但既然很多资料都没写,那也许就是不重要叭,大概了解就好了。

如图,是一个NIN的结构,包括3个mplconv层 + 1个全局平均池化层,一个mplconv中是一个3层的感知机(1卷积层+2个全连接层) 作者表示,mpl中感知机层数是可以调整的,同样mlpconv层作为一个微型网络结构,也可以被用在卷积层之间,个数随需调整。

上图的网络架构:

  • NiN = 3 \times mplconv层 + 1 \times GAP全局池化层
  • 1个mplconv层 = 1个微型神经网络 ∴ NiN(网络中的网络)
  • 1个mplconv层 内部由多层感知机实现 = (1个conv + 2个fc层)
  • mpl感知机的层数是可以调整的
  • mlpconv代替了传统的卷积层
  • GAP代替了传统CNN模型中末尾的全连接层

经典网络结构(三):NiN (network in network)

  • NiN 块是 NiN 中的基础块
    • NIN块=1个卷积层+2个1×1的卷积层
      • 串联而成
      • 每一次卷积之后都会进行非线性激活
    • 第一个卷积层的超参数可以自行设置
    • 第二个和第三个卷积层的超参数是固定的
  • NIN
    • 卷积窗口(有AlexNet的影子)
      • 卷积窗口形状为11×11、5×5、3×3的卷积层、输出通道数与AlexNet一致
      • 每个NIN块后接一个stride=2 pool_size=3×3的最大池化层
    • 去掉了AlexNet最后的3个全连接层
      • 使用了输出通道数=标签类别数的NIN块
      • GAP对每个通道中的元素求平均并直接用于分类 (GAP 全局平均池化 Global Average Pooling)

为什么

公式吧推导,代码吧,可能

怎么实现

是谁

2014年新加坡国立大学(颜水成)
Pytorch之经典神经网络CNN(六)——NiN(Fashion-MNIST)(全局平均池化GAP)(1*1卷积)(mlpconv)(k-fold validation)

在哪儿

2014年ICLR的一篇paper

啥时候

2014年

评价(优点、缺点)

【深度学习】NIN (Network in Network) 网络

改进1

在这里插入图片描述

  • 提供了网络层间映射的一种新可能
  • 增加了网络卷积层的非线性能力

改进2

在这里插入图片描述
假设分类任务有C个类别。
先前CNN中最后一层为特征图层数(共计N)的全连接层,要映射到C个类别上;
改成全局池化层,最后一层特征图层数(共计C)的全局池化层,恰好对应分类任务的C个类别。

GAP优点

  • 传统CNN结构,卷积以后全连接层,经过softmax输出分类,最后的全连接层有过拟合的风险
  • GAP
    • 最后的特征图层数 = 输出类别数
    • 没有全连接层,需要学习的参数大大减少,避免了FC层过拟合的发生

Summary 两个要点

  • mlpconv = MLP(11的conv) + 2Conv 增加非线性变换,更好的学习局部特征
  • GAP 全局平均池化 防止过拟合
http://www.khdw.cn/news/35966.html

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