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深度网络模型详解2021-4-27Minsky和SeymourPapert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2021Xavier2021ReLU2021DropoutAlexNetClarifaiGoogLeNetVGGNetR-CNN2021BNFasterR-CNNResidualNet反向传播算法1.主要内容卷积神经网络根底物体分类模型LeNetAlexNetGoogLeNetVGGNetResNet目标检测模型RCNN系列SSDYolo系列2.卷积神经网络3.卷积计算层4.卷积计算层深度步长填充值5.鼓励层Sigmoidvs

ReLU6.池化层取区域平均或最大7.解释8.LeNets://github/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_totxtlenet_train_totxt9.AlexNets://github/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/totxt10.LRN：局部响应归一化层local_size:默认为5。如果是跨通道LRN，那么表示求和的通道数；如果是在通道内LRN，那么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。11.GoogLeNet12.VGGNet13.ResNet14.R-CNN15.Fast-R-CNNRoIpooling!16.Faster-R-CNNRPN!17.SSDvsYolo18.YoloV2类似SSD，使用anchorb

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