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在~10年的深度学习中，进步是多么迅速！早在 2012 年，Alexnet 在 ImageNet 上的准确率就达到了 63.3% 的 Top-1。现在，我们超过90%的EfficientNet架构和师生训练（teacher-student）。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-636301.html
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一、开发背景 二、网络结构 三、模型特点 四、代码实现 1. model.py 2. train.py 3. predict.py 4. spilit_data.py 五、参考内容 AlexNet由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计，模型名字来源于论文第一作者的姓名Alex。该模型以很大的优势获得了2012年ISLVRC竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的
在CNN没有出现前，图像对人工智能来说非常难处理。 主要原因： 图像要处理的数据量太大了。图像由像素组成，每个像素又由不同颜色组成，一张1000×1000彩色RGB图像需要的参数是1000×1000×3，需要三百万参数左右，普通神经网络会全用全连接方法来学习整幅图像上的特征，处
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习中常用于处理具有网格结构数据的神经网络模型。它在计算机视觉领域广泛应用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。 CNN 的核心思想是通过利用局部感知和参数共享来捕捉输入数据的空间结构信息。相比于传统
本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。
CNN，即卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种常用于图像和视频处理的深度学习模型。与传统神经网络相比，CNN 有着更好的处理图像和序列数据的能力，因为它能够自动学习图像中的特征，并提取出最有用的信息。 CNN 的一个核心特点是卷积操作，它可以在图像上进
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种具有循环连接的神经网络结构，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、时序数据分析等任务中。相较于传统神经网络，RNN的主要特点在于它可以处理序列数据，能够捕捉到序列中的时序信息。 RNN的基本单元是一个循环单元（
目录 卷积神经网络 – CNN CNN 解决了什么问题？ 需要处理的数据量太大 保留图像特征 人类的视觉原理 卷积神经网络-CNN 的基本原理 卷积——提取特征 池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合 全连接层——输出结果 CNN 有哪些实际应用？ 总结 百度百科+维基百科 卷积层
TensorFlow是由谷歌开发的 PyTorch是由Facebook人工智能研究院（Facebook AI Research）开发的 Torch和cuda版本的对应，手动安装较好 搭建建议网络： 封装数据 训练模型： 一般在训练模型时加上 model.train() ，这样会正常使用 Batch Normalization 和 Dropout ；测试的时候一般选择 model.eval() ，这
VGG（Visual Geometry Group）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。 VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG19最为著名。 VGG16和VGG19网络架构非
给定一张图片，计算机需要模型判断图里的东西是什么？ （car、truck、airplane、ship、horse） CONV：卷积计算层，线性乘积求和 RELU：激励层，激活函数 POOL：池化层，取区域平均或最大（MAX POOL） PC：全连接层 对CNN来说，它是一块一块进行对比的，“小块”称之为Features特征。
