Convolutional Neural Networks笔记（三）
Classic networks： - LetNet-5 1980 - AlexNet - VGG ResNet Inception LetNet-5 AlexNet AlexNet 采用的多GPU运行。 VGG-16 在这之前模型结构中卷积层的输入图像都没有进行Padding。 在这里[CONV 64] * 2 代表有两个卷积层然后在接后面的池化层。该网络共有16个权重层（卷积层＋全链接层） R
相关文章
- 1. Convolutional Neural Networks笔记（二）
- 2. Convolutional Neural Networks笔记（一）
- 3. 【CS231n笔记】07 Convolutional Neural Networks
- 4. Convolutional Neural Networks---Foundations of Convolutional Neural Networks
- 5. deeplearning.ai 笔记 Specialization 4 week 1 Convolutional Neural Networks
- 6. alexnet笔记（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）
- 7. Diffusion-Convolutional Neural Networks论文笔记
- 8. 论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks
- 9. Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文笔记
- 10. 【Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks】论文笔记
- 更多相关文章...
- • ASP.NET Razor - 标记 - ASP.NET 教程
- • ADO 添加记录 - ADO 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • RxJava操作符（三）Filtering
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Convolutional Neural Networks笔记（二）
- 2. Convolutional Neural Networks笔记（一）
- 3. 【CS231n笔记】07 Convolutional Neural Networks
- 4. Convolutional Neural Networks---Foundations of Convolutional Neural Networks
- 5. deeplearning.ai 笔记 Specialization 4 week 1 Convolutional Neural Networks
- 6. alexnet笔记（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）
- 7. Diffusion-Convolutional Neural Networks论文笔记
- 8. 论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks
- 9. Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文笔记
- 10. 【Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks】论文笔记