现代卷积神经网络

文档摘要

现代卷积神经网络 :label: 上一章我们介绍了卷积神经网络的基本原理，本章将介绍现代的卷积神经网络架构，许多现代卷积神经网络的研究都是建立在这一章的基础上的。在本章中的每一个模型都曾一度占据主导地位，其中许多模型都是ImageNet竞赛的优胜者。ImageNet竞赛自2010年以来，一直是计算机视觉中监督学习进展的指向标。这些模型包括： AlexNet。它是第一个在大规模视觉竞赛中击败传统计算机视觉模型的大型神经网络；使用重复块的网络（VGG）。它利用许多重复的神经网络块；网络中的网络（NiN）。它重复使用由卷积层和$1\times 1$卷积层（用来代替全连接层）来构建深层网络; 含并行连结的网络（GoogLeNet）。