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CNN-入门教程
CNN-入门教程
CNN-基础模型
1.1.CNN卷积神经网络
【思想】CNN卷积神经网络是什么
【模型】一篇入门之-CNN的池化运算
【模型】一篇入门之-CNN的卷积运算
【模型】如何设计一个CNN基础模型
1.2.CNN卷积神经网络-例子
【代码】一个实例之-实现一个CNN识别手写数字
【代码】一个实例之-实现一个CNN识别宠物类别
1.3.CNN-综合知识点
【模型】一篇入门之-CNN的3x3卷积的意义
【模型】一篇入门之-CNN的1x1卷积的意义
【模型】一篇入门之-批归一化BN
CNN-经典模型
2.1.LeNet
【模型】LeNet卷积神经网络
【介绍】神经网络的稀疏化是什么
【介绍】LeNet的稀疏性与权重共享
【代码】LeNet-代码实现
2.2.AlexNet模型
【模型】AlexNet-模型结构与配置
【模型】AlexNet-模型结构与配置(单核)
【训练】AlexNet-模型训练
【附件】局部响应归一化LRN
【代码】AlexNet-代码实现
2.3.VGG
【介绍】VGGNet-模型介绍
【模型】VGGNet-16与19详细结构
【解说】VGGNet-3x3与1x1卷积
【训练】VGGNet-模型训练与评估
【预测】VGGNet-模型转换
【代码】VGGNet-模型搭建示例
【代码】VGGNet-模型转换示例
【代码】VGGNet-完整训练实例
2.4.ResNet
【简介】ResNet-原文简介
【思想】ResNet-核心思想
【模块】ResNet-残差模块
【模型】ResNet-模型与训练(面向ImageNet)
【模型】ResNet-模型与训练(面向CIFAR-10)
【实验】ResNet-探索与实验(面向ImageNet)
【实验】ResNet-探索与实验(面向CIFAR-10)
【代码】ResNet-模型代码(18)
【代码】ResNet-完整训练实例
【代码】LeNet-代码实现
作者 : 老饼
发表日期 : 2023-03-25 00:19:00
更新日期 : 2025-04-26 19:33:39
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