마인드 맵 갤러리 클래식 네트워크 분석
일부 클래식 네트워크의 세부 기능이 소개되고 AlexNet, ZLNet, VGG, GoogleNet 및 resnet에 대한 지식이 공유됩니다.
2023-07-27 22:46:54에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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클래식 네트워크 분석
알렉스넷
구조
총 8층
5개의 컨볼루셔널 레이어
완전 연결 레이어 3개 레이어
효과
분류에 의미 있는 데이터로부터 구조적 특징을 학습합니다.
입력 이미지의 구조적 정보 설명
설명 결과는 256개의 6x6 기능 응답 맵에 저장됩니다.
ZLNet
AlexNet과 동일한 구조
개선하다
이전 컨볼루션 커널을 더 작은 크기로 변경
특징을 성공적으로 추출하려면 단계 크기를 늘리세요.
늦은 컨볼루션 커널 수 늘리기
VGG
16층 신경망
13개의 컨벌루션 레이어
3개의 완전히 연결된 레이어
개선하다
더 큰 수용 필드를 얻으려면 더 작은 3x3 컨볼루션 커널을 직렬로 사용하십시오.
더 깊은 깊이, 더 강한 비선형성, 더 적은 네트워크 매개변수
AlexNet의 LRN 레이어 제거
요약하다
작은 컨볼루션 커널의 장점
직렬로 연결된 여러 개의 작은 크기의 컨볼루션 커널은 큰 크기의 컨볼루션 커널과 동일한 수용 필드를 얻을 수 있으며 더 적은 훈련 매개변수가 필요합니다.
512로 컨볼루션하는 이유
특징을 최대한 수집하고 표현하기 위한 많은 매개변수가 있습니다.
매개변수가 너무 많으면 과적합되기 쉽고 훈련에 적합하지 않습니다.
구글넷
22층
혁신
입력 신호의 더 많은 특징적인 정보를 유지할 수 있는 인셉션 구조를 제안합니다.
병목 레이어 추가 및 컨볼루션 채널 수 변경
완전히 연결된 계층을 제거하고 평균 풀링을 사용하면 AlexNet보다 12배 적은 500만 개의 매개변수만 생성됩니다.
훈련 중 Vanishing Gradient 문제를 극복하기 위해 네트워크 중간에 보조 분류기가 도입되었습니다.
요약하다
평균 풀링 벡터화와 직접 확장 벡터화의 차이점
특징 응답 맵의 각 위치 값은 이미지의 해당 위치 구조와 컨볼루션 커널에 의해 기록된 의미 구조 간의 유사성을 반영합니다.
평균 풀링은 의미 구조의 공간적 위치 정보를 잃습니다.
의미 구조의 위치 정보를 무시하면 컨볼루셔널 레이어에서 추출한 특징의 변환 불변성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
재넷
네트워크 계층 심화
더 깊은 네트워크는 더 얕은 네트워크보다 열등한 것으로 보입니다.
이유
훈련 과정에서 네트워크의 긍정적인 정보와 부정적인 정보가 원활하게 흐르지 않고 네트워크가 완전히 훈련되지 않습니다.
혁신
제안된 잔여 모듈
잔여 모듈을 쌓아서 "성능 저하" 없이 임의 깊이의 신경망을 구축할 수 있습니다.
제안된 배치 정규화
네트워크 훈련 중 기울기 소멸을 방지하고 가중치 초기화에 대한 의존도를 줄입니다.
ReLU 활성화 함수의 초기화 방법 제안
잔여 네트워크의 성능이 좋은 이유
통합모델로 볼 수 있다