컨벌루션 뉴럴 네트워크 아키텍처의 차이점

CNN 아키텍처의 차이점은 무엇입니까? (AlexNet, ConvNet, ResNet 등 ...)컨벌루션 뉴럴 네트워크 아키텍처의 차이점

어떻게 구분할 수 있습니까?

인터넷에서 만나는 CNN의 대부분이 나에게 똑같습니다.

2017-10-23 QuestionsStackOverflow

컨볼 루션 뉴럴 네트워크는 특별한 "컨볼 루션"레이어를 사용하는 특별한 유형의 네트워크입니다 - AlexNet, VGGNet, ResNet 등과 같은 다른 아키텍처는 서로 다른 양의 레이어, 필터 크기, 필터 수 등을 사용합니다.

그러나 대개 다른 유형의 아키텍처에는 고유 한 지문이 있습니다. 예를 들면 :

VGGNet의 서명 패턴 (전환 - 전환 - 전환 - 수영장)
인 셉션 모델이 많이 최적화 할 허용 셉션 모듈을 가지고 있습니다.
ResNet에는 Residual 연결이있어 정확도를 떨어 뜨리지 않고 모델을 훨씬 더 깊게 만들 수 있습니다.

출처

2017-10-24 07:29:28 TajyMany

감사합니다. 도움이되었습니다. 그래서 나는 다음과 같은 모듈을 가지고 있다고 가정 해 봅시다 :'Conv. Layer -> Pooling -> ReLU -> Fully Connect Lyper -> Fully Connect Layer '를 선택하면이 네트워크의 아키텍처는 어떻게됩니까? ReLU :'Conv. Layer -> Pooling -> ReLU '를 원하는만큼 반복하십시오. – QuestionsStackOverflow

다른 모델이 당신과 같은 모델 유형을 만들고 이름을 지어주지 않는 한, 그것은 당신 자신의 모델이 될 것입니다. 그러나, 내가 아는 한이 모델은 어떤 종류의 표준도 아닙니다. 당신이 원한다면 무엇이든 부를 수 있습니다 - 그것은 일반적인 CNN과 같습니다. – TajyMany

감사합니다. 도움이되었습니다. – QuestionsStackOverflow

컨벌루션 뉴럴 네트워크 아키텍처의 차이점

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