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基于深度卷積神經網絡模型

生活 更新时间:2025-01-10 19:41:44

基于深度卷積神經網絡模型（深度卷積神經網絡架構最新進展綜述論文）1

近幾年的AI發展潮流勢不可擋，其中深度學習算法功不可沒，巨大的應用價值也造就了這一領域的快速發展速度，相關論文層出不窮，今天為大家推薦一篇最新的綜述文章，介紹了深度卷積神經網絡（CNN）框架的一些最新研究進展。

介紹：

深度卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，它在各種競賽中均取得了非常不錯的結果，深度CNN的強大學習能力，主要通過多層非線性特征提取器來實現，這些過程可以自動的從數據中學習分層表示。大量的可用數據和硬件處理器的改進加速了CNN的研究進程。

最近，CNN相關算法的研究表明，在一些非常具有挑戰性的基準測試中，創新的架構思想以及參數上的優化，可以大幅度的提高算法的性能。在這方面，以往的研究已經做了大量的實驗，證明了這一點，例如使用不同的激活函數和損失函數、參數優化、正則化以及框架重構等等。因此，本篇綜述主要針對CNN架構中的内在結構分類，将CNN架構劃分為七種不同類别，這七個類别基于空間利用、深度、多路徑、寬度、feature map、channel提升以及注意力機制。此外，還涵蓋了CNN組件的基本介紹，并闡明了CNN當前的挑戰和機遇。

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附論文全文：

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