Architecture 卷积神经网络结构的差异_Architecture_Neural Network_Conv Neural Network

Architecture 卷积神经网络结构的差异

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CNN架构之间的区别是什么？（AlexNet、ConvNet、ResNet等）

我怎样才能把它们区分开来

因为我在互联网上遇到的大多数CNN对我来说都是一样的。

卷积神经网络是一种特殊类型的神经网络，使用特殊的“卷积”层-不同的体系结构，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，使用不同的层数、过滤器大小、过滤器数量等

然而，通常情况下，不同类型的体系结构有其独特的特征。例如：

VGGNet有它的签名模式（Conv Conv Pool）
Inception具有Inception模块，允许对模型进行大量优化
ResNet具有剩余连接，这允许模型更深入，而不会牺牲准确性

谢谢，这很有帮助。假设我有以下模块：

Conv.Layer->Pooling->ReLU->Fully Connect Lyper->Fully Connect Layer

，这个网络的架构是什么？我可以在ReLU之后重复：

Conv.Layer->Pooling->ReLU

，我想重复多少次就重复多少次。好吧，那将是你自己的模型——除非其他人构建了与你相同类型的模型，并将其命名。但是，据我所知，这种模式不是任何类型的标准。你可以随意称呼它，就像普通的CNN。谢谢你，这很有帮助。