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文档简介

1、深度网络模型详解2017-4-27Minsky和Seymour Papert专著Perceptron：单层感知机不能解决XOR问题194319691986199820061957单层感知机MCP神经元数学模型19891997深度信念网LeNetLSTM万能逼近定理卷积神经网络2010Xavier2011ReLU2012Dropout AlexNetClarifaiGoogLeNetVGGNetR-CNN2015BNFaster R-CNNResidual Net反向传播算法主要内容卷积神经网络基础物体分类模型LeNetAlexNetGoogLeNetVGGNetResNet目标检测模型RCNN

2、系列SSDYolo系列卷积神经网络卷积计算层卷积计算层深度步长填充值激励层Sigmoid vs ReLU池化层取区域平均或最大解释LeNethttps:/ 默认为5。如果是跨通道LRN，则表示求和的通道数；如果是在通道内LRN，则表示求和的正方形区域长度。alpha: 默认为1，归一化公式中的参数。beta: 默认为5，归一化公式中的参数。norm_region: 默认为ACROSS_CHANNELS。有两个选择，ACROSS_CHANNELS表示在相邻的通道间求和归一化。WITHIN_CHANNEL表示在一个通道内部特定的区域内进行求和归一化。与前面的local_size参数对应。GoogLeNetVGGNetResNetR-CNNFast-R-CNNRoI pooling!Faster-R-CNNRPN!SSD vs YoloYolo V2类似SSD，使用anchor boxes高分辨

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