ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络，是一款很值得一提的轻量化网络，其相关论文也是很有价值的。该网络提出于2017年，论文为《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》。由于Xception和ResNeX...

最近一段时间，重新研读了谷歌的mobilenet系列，对该系列有新的认识。这篇论文是谷歌在2017年提出了，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。该论文最大的创新点是，提出了深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution）。首先，我们分析一下传统卷积的运算过程，请参考第一个动图或者...

在《深度学习面试题20：GoogLeNet(InceptionV1)》和《深度学习面试题26：GoogLeNet(InceptionV2)》中对前两个Inception版本做了介绍，下面主要阐述V3版本的创新点使用非对称卷积分解大filtersInceptionV3中在网络较深的位置使用了非对称卷积，他的好处是在不降低...

 第一层卷积换为分离卷积 net=slim.separable_conv2d(inputs,depth(64),[7,7],depth_multiplier=depthwise_multiplier,stride=2,padding='SAME',weights_initializer=trunc_...

 简介2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有2...

LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5（-5表示具有5个层），和原始的LeNet有些许不同，比如把激活函数改为了现在很常用的Re...

2016年02月25日15:56:29 shuzfan 阅读数：75639更多个人分类： 深度学习基础  版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394本文介绍的是...

从LeNet-5开始，cnn就有了标准的结构：stackedconvolutionallayersarefollowedbyoneormorefully-connectedlayers。对于Imagenet这种大的数据集，趋势是增加层数和层的大小，用dropout解决过拟合。1×1卷积核在Inception中大量使用，...

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#1.通过TFLearn的API定义卷机神经网络。importtflearnimporttflearn.datasets.mnistasmnistfromtflearn.layers.convimportconv_2d,max_pool_2dfromtflearn.layers.estimatorimportregre...

#1.通过TensorFlow-Slim定义卷机神经网络importnumpyasnpimporttensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#通过Tens...