小张的小跟班

摘要： 起因：深度网络的退化问题 从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模型的提取，所以当模型更深时，理论上可以取得更加好的结果，但实践中发现，随着网络深度的增加，模型的性能出现了退化的情况。随着网络深度的增加，参数增多，网络变得难以训练，且在训练过程中伴随 阅读全文

摘要： 以Alexnet和VGGnet为例,设计好之后,输入图片的大小是有固定要求的. 全卷积神经网络FCN,可以输入任意大小的图片来作为输入. 全卷积神经网络顾名思义,即该网络中全部使用卷积层进行连接. 卷积神经网络简单结构示意可以表示为:输入>>>卷积层>>>Flatten>>>全连接层>>>输出 全卷 阅读全文