说明几种常用的图像分类网络以及他们的区别。

[问答题]

PLCarles87

AlexNet:最早提出的CNN之一，使用ReLu作为激活函数。同时使用数据增强和p=0.5的dropout。

ZFNet：提出使用小而多的filter代替以往的大Filter，在覆盖相同大小感受野的同时使用了更少的参数。

VGG：提出了3*3大小的Filter和2*2大小的max-pooling，基于ZFNet并有一定的性能提升。

GoogleNet：首次提出了Auxiliary Loss（即辅助损失），每三层间传递loss值，有效缓解梯度问题，允许了更深的神经网络结构。

ResNet：首次提出Residual Learning（即残差学习），使用y = F(x)+x，有效缓解梯度问题，允许了更深的神经网络结构。

发表于 2021-09-14 11:05:40 回复(0)

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算法工程师唯品会 2019

来自：唯品会2019秋招算法类

上传者：小小

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