总结与反思
10205501414 吕昊佳
总结与反思
这次作业整体没什么难的，看着注释自己再摸索一会儿就会做了。但是在做静态网页的过程中github实在太卡了，有时候改完github再刷新十几次博客才会相对应地更新，gitee会更快一点。
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图像分类及经典CNN实现之（三）———— VGGNet
VGGNet 是由牛津大学视觉几何小组（Visual Geometry Group, VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以 7.32% 的错误率赢得了 2014 年 ILSVRC 分类任务的亚军（冠军由 GoogLeNet 以 6.65% 的错误率夺得）和... [Read More] -
图像分类及经典CNN实现之（一）———— LeNet
Lenet 是一系列网络的合称，包括 Lenet1 - Lenet5，由 Yann LeCun 等人在 1990 年《Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation... [Read More] -
图像分类及经典CNN实现之（二）———— AlexNet
2012 年， AlexNet 横空出世。这个模型的名字来源于论⽂第一作者的姓名 Alex Krizhevsky。AlexNet 使⽤了 8 层卷积神经⽹络，并以很⼤的优势赢得了 ImageNet 2012 图像识别挑战赛冠军。 AlexNet网络结构 Alexnet模型由5个卷积层和3个池化Pooling 层... [Read More]