在2012年的时候,Alexnet神经网络提出,这时网络的架构比如说各个层之间要如何排列组合,使用多少卷积层池化层,每个层又如何设置超参数其实没有什么规律,主要通过实验与试错:
但是我们通过对内容容量,可学习参数以及浮点运算次数的计算,可以看到一些有趣的规律,绝大多数的内容容量都使用在了卷积层,绝大多数的可学习的参数都在全连接层,绝大多数的浮点运算都发生在卷积层
在2013年又提出了ZFNet,其实只是一个更大的AlexNet:
声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系我们进行处理。