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    VGGNet

    概述 VGGNet這篇論文最主要的貢獻(xiàn)在于從網(wǎng)絡(luò)深度這一角度出發(fā)雷滚,對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)西剥。非常詳盡的評(píng)估了網(wǎng)絡(luò)深度所帶來的影響糠雨,證明了網(wǎng)絡(luò)的深度對(duì)于性能的提升具有舉足輕重的...

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    深度學(xué)習(xí)中的激活函數(shù)

    由于簡書不支持編輯公式曹货,更好的閱讀體驗(yàn)請(qǐng)點(diǎn)擊深度學(xué)習(xí)中的激活函數(shù) 激活函數(shù)的作用 在介紹幾種常見的激活函數(shù)之前,我們先來說一下激活函數(shù)的作用濒生。不要被它的名字所迷惑埋泵,激活函數(shù)的...

  • AlexNet論文筆記

    網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) AlexNet包含5個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層丽声,此外還包含一些max pooling層、LRN層(局部響應(yīng)歸一化)觉义,具體結(jié)構(gòu)如下: 1.第一層為卷積層雁社,共有96個(gè)大小為...

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