NIN网络结构注解：这里为了简单起见，只是模拟NIN网络结构，本代码只是采用3个mlpconv层和最终的全局平均池化
原创
2023-01-17 02:16:34
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目的： 通过用Mlpconv层来替代传统的conv层，可以学习到更加抽象的特征。传统卷积层通过将前一层进行了线性组合，然后经过非线性激活得到(GLM)，作者认为传统卷积层的假设是基于特征的线性可分。而Mlpconv层使用多层感知机，是一个深层的网络结构，可以近似任何非线性的函数。在网络中高层的抽象特
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2016-08-01 16:20:00
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该论文提出了一种新颖的深度网络结构，称为“Network In Network”(NIN)，以增强模型对感受野内local patches的辨别能力。与传统的CNNs相比，NIN主要的创新点在于结构内使用的mlpconv layers(multiple layer perceptron convolution layers)和global average pooling。下面先介绍二者:MLP C
《Network in Network》论文笔记1.综述这篇文章有两个很重要的观点：1×1卷积的使用 文中提出使用mlpconv网络层替代传统的convolution层。mlp层实际上是卷积加传统的mlp（多层感知器），因为convolution是线性的，而mlp是非线性的，后者能够得到更高的抽象，泛化能力更强。在跨通道（cross channel,cross feature map）情况下，m
Network in Network（NIN）目录Network in Network（NIN）1 综述（1）1×1卷积的使用（2）CNN网络中不使用FC层（全连接层）（3）全局平均他化的优势2 网络结构（MLP卷积层）3 caffe中的实现4 1*1卷积的作用1 综述（1）1×1卷积的使用 文中提出使用mlpconv网络层替代传统的convo
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2024-09-28 09:19:33
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标题AlexNet-神经网络超越传统机器学习的开始AlexNet与LeNetVGG-深层神经网络的启发式模型使用块的VGGNiN-网中网结构MLPconv全局平均池化层GoogLeNetInception模块网络结构ResNet残差块网络结构DenseNet稠密块过渡层 AlexNet-神经网络超越传统机器学习的开始经典机器学习的流水线：获取一个数据集根据光学、几何学等数据集所在领域的知识，手工
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2024-06-18 16:23:21
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Network In Network论文信息： 论文细节： 一般来说，所要提取的特征是高度非线性的，在传统的 CNN 中尝试使用超完备的滤波器来提取各种潜在的特征，具体来说，当需要提取某个抽象特征时，我们初始化大量的滤波器去提取尽可能多的特征，将我们期望的特征也覆盖到。如此产生的结果是网络结构复杂，参数空间过大。作者利用 Mlpconv 和 全局平均 pooling 建立了 Network in
一、简介Network in Network，描述了一种新型卷积神经网络结构。 LeNet,AlexNet,VGG都秉承一种设计思路：先用卷积层构成的模块提取空间特征，再用全连接层模块来输出分类结果。这里NIN提出了一种全新的思路：由多个由卷积层+全连接层构成的微型网络(mlpconv)来提取特征，用全局平均池化层来输出分类。这种思想影响了后面一系列卷积神经网络的设计。 该网络的亮
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2024-04-29 20:51:23
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NiN提出原因： 在传统cnn，可以用超完备过滤的方式来继续比较好的抽象。即：增加过滤器，但增加过滤器会增加下层的计算负担。即网络结构复杂，参数空间过大。 事实上，CNN 高层特征其实是低层特征通过某种运算的组合。于是作者就根据这个想法，提出在每个局部感受野中进行更加复杂的运算，提出了对卷积层的改进算法：MLP卷积层。首先让我们了解一下NiN网络的特点： ① 1×1卷积的使用 使用mlpconv网
NIN(network in network)1）MLP卷积层 利用多层mlp的微型网络，对每个局部感受野的神经元进行更加复杂的运算，而以前的卷积层，局部感受野的运算仅仅只是一个单层的神经网络罢了。 提出了对卷积层的改进算法：MLP卷积层。Mlpconv层可以看成是每个卷积的局部感受野中还包含了一个微型的多层网络。一般来说mlp是一个三层的网络结构。NIN网络的mlp指的是局部感受野的，不是
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2024-09-18 15:10:03
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