Deep Residual Learning
这个model是2015年底最新给出的,也是15年的imagenet比赛冠军。可以说是进一步将conv进行到底,其特殊之处在于设计了“bottleneck”形式的block(有跨越几层的直连)。最深的model采用的152层!!下面是一个34层的例子,更深的model见表格。
其实这个model构成上更加简单,连LRN这样的layer都没有了。
block的构成见下图:
总结
OK,到这里把常见的最新的几个model都介绍完了,可以看到,目前cnn model的设计思路基本上朝着深度的网络以及更多的卷积计算方向发展。虽然有点暴力,但是效果上确实是提升了。当然,我认为以后会出现更优秀的model,方向应该不是更深,而是简化。是时候动一动卷积计算的形式了。 参考资料
[1] http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543/
[2] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
[3] http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097
[4] http://blog.csdn.net/csyhhb/article/details/45967291
[5] Going deeper with convolutions
[6] VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
来源:CSDN