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【图像分类】卷积神经网络之ZFNet网络模型结构详解

写在前面:
首先感谢兄弟们的关注和订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。

1. 前言

由于AlexNet的提出,大型卷积网络开始变得流行起来,但是人们对于网络究竟为什么能表现的这么好,以及怎么样能变得更好尚不清楚,因此为了针对上述两个问题,ZFNet提出了一个新颖的可视化技术来一窥中间特征层的功能以及分类的操作。ZFNet取得了2013 ImageNet分类任务的冠军,其网络结构相比AlexNet没什么变动,只是调了调参,但是性能较AlexNet提升了不少。

在这里插入图片描述

2. ZFNet介绍

ZFNet使用一个多层的反卷积网络来可视化训练过程中特征的演化及发现潜在的问题;同时根据遮挡图像局部对分类结果的影响来探讨对分类任务而言到底那部分输入信息更重要。

改变了 AlexNet 的第一层,即将滤波器的大小 11x11 变成 7x7,并且将步长 4 变成了 2

ZFNet 结构:

在这里插入图片描述

AlexNet 结

http://www.lryc.cn/news/22641.html

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