卷积神经网络
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01. 介绍 Alexis
02. CNN 的应用
03. 计算机是如何解析图片的
04. 图片分类 MLP
05. 分类交叉熵
06. Keras 中的模型验证
07. MLP 何时效果不错?
08. 局部连接性
09. 卷积层(第 1 部分)
10. 卷积层(第 2 部分)
11. Stride 和填充
12. Keras 中的卷积层
13. 练习:维度
14. 池化层
15. Keras 中的最大池化层
16. 图片分类 CNN
17. AWS GPU 实例 搭建
18. Keras 中的 CNN:实例
19. Keras 中的图片增强功能
20. 突破性的 CNN 架构
21. 可视化 CNN(第 1 部分)
22. 可视化 CNN(第 2 部分)
23. 迁移学习
24. Keras 中的迁移学习
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20. 突破性的 CNN 架构
突破性的 CNN 架构
课外资料
参阅
AlexNet
论文!
在此处详细了解
VGGNet
。
此处是
ResNet
论文。
这是用于访问一些著名 CNN 架构的 Keras
文档
。
阅读这一关于梯度消失问题的
详细处理方案
。
这是包含不同 CNN 架构的基准的 GitHub
资源库
。
访问
ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)
网站。
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