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GoogLeNet网络结构详解与代码复现
参考内容来自up：5.1 GoogLeNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili up的代码和ppt：GitHub - WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing: deep learning for ……admin 2023-01-21
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各种卷积的说明
一、普通卷积 1、多通道输入，单通道输出 输入为三通道的6*6*3，过滤器也是三通道的分别对应RGB三个通道。其中： 过滤器的通道数需要和被卷积目标的通道数…… -
引用量超6000的语义分割经典论文DeepLabv3解读
分享语义分割领域的一篇经典论文DeepLabv3，由谷歌发表于CVPR2017。开源代码地址： Tensorflow版本：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/res…… -
【Python机器学习】卷积神经网络卷积层、池化层、Flatten层、批标准化层的讲解（图文解释）
卷积神经网络 卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）在提出之初被成功应用于手写字符图像识别，2012年的AlexNet网络在图像分类任务中取得成功，…… -
【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
目录 1. LeNet模型介绍与实现 2. 输入为Fashion-MNIST时各层输出形状 3. 获取Fashion-MNIST数据和并使用LeNet模型进行训练 4.完整代码 之前我们对Fas…… -
卷积神经网络卷积层池化层全连接层理解
1、卷积层 作用：提取图像特征，学习卷积核权重，根据目标函数提取想要的特征 卷积核作用： 降维或者升维，实现跨通道的交互和信息整合 以较小的参数代价加…… -
深度网络架构的设计技巧(三)之ConvNeXt：打破Transformer垄断的纯CNN架构
单位：FAIR (DenseNet共同一作，曾获CVPR2017 best paper)，UC伯克利 ArXiv：https://arxiv.org/abs/2201.03545 Github：https://github.com/facebookresear…… -
0 补课：语义分割——卷积神经网络基础
B站指路：1.1 卷积神经网络基础_哔哩哔哩_bilibili 卷积的特性： 局部感知机制 权值共享 一个普通卷积层示例如下： 卷积核的channel与输入的特征层的c…… -
python 使用卷积神经网络处理手写数字识别数据集
LeNet-5 网络模型 LeNet-5神经网络一共五层，其中卷积层和池化层可以考虑为一个整体。网络结构如下: 输入→卷积→池化→卷积→池化→卷积（全连接)→全连接…… -
CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测
本文设计并实现的基于Attention机制的CNN-LSTM模型(以下简称为CLATT模型)一共分为五层，具体结构与原理如图所示。 第一层是输入层。规定输入数据的格式（批……