# 用PyTorch实现ZFNet的完整流程
ZFNet（Zeiler and Fergus Network）是一个经典的卷积神经网络，在图像分类等任务中表现出色。本文将逐步引导你如何使用PyTorch实现ZFNet，包括每个步骤所需的代码和详细的注释。
## 整个流程概览
下面是实现ZFNet的步骤，同时包含每一步的具体操作。
| 步骤 | 描述 |
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试图用图像显示出卷积网络所学习的内容，以找到改进网络的方法。其中要可视化某一层需要将去去池化，整流，乘以过滤器矩阵的转置。去池化：在池化时会生成一个对照表，记录最大池化位置，去池化时将最大值放入池化前位置，其余位置放0整流：将去池化的结果输入到整流函数过滤器：整流后乘以过滤器的转置，已重新构成卷积前的特征图4.底层的特征收敛比较快，高层的特征收敛比较慢，特征具有平移，缩放不变性，没有对称不变性4.
原创
2018-11-09 17:10:08
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论文标题:Visualizing and Understanding Convolutional Networks（可视化并理解卷积神经网络）
原创
2022-10-28 09:11:36
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文章目录第5页对Alex的改造遮挡敏感度图像的局部相关性分析第6页8-1现效果作者给在论文第7页。上面是改造前的A
原创
2022-10-28 09:11:19
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前言本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构，从AlexNet，ZFNet，OverFeat到VGG，GoogleNetv1-v4，ResNetv1-v2。 在论文笔记：CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构，WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet。另外，在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中，
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2024-04-01 13:42:12
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深度学习经典网络解析（一）：ZFNet1.背景介绍2. ZFNet网络2.1 ZFNet网络架构2.2 ZFNet要点2.1 通过反卷积可视化2.2 CNN的平础上提出的大型卷积网络。ZFNet
原创
2023-07-12 15:21:57
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《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》外文翻译Abstract 摘要1.Introduction 引言1.1 Related Work 相关工作2. Approac
原创
2023-07-12 15:22:25
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先来看一下我们要讲述哪些经典的网络模型，如下：LeNet ：最早用于手写数字识别的ang LeCun等
原创
2023-04-05 19:47:23
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前言LeNet-AlexNet-ZFNet: LeNet-AlexNet-ZFNet一二维复现pytorch VGG: VGG一二维复现pytorch GoogLeNet: GoogLeNet一二维复现pytorch ResNet: ResNet残差网络一二维复现pytorch-含残差块复现思路分析 DenseNet: DenseNet一二维复现pytorch Squeeze: SqueezeNe
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2024-08-21 10:30:02
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简介VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的模型结构，分为VGG16和VGG19，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。可以发现，其设计落实了ZFNet的很多想法，并获得了ImageNet 2014的亚军。结构 相对于AlexNet其主要调整有4点，这里分别介绍：增大深度卷积核大小ZFNet中其实已经发现了卷积核不能太大，而VGG干脆降到了最小，
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2023-11-12 12:05:10
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文章目录一、主要的分类CNN网络：Backbone1.1 LeNet51.2 Dan Ciresan Net1.3 AlexNet1.3.3 AlexNet的衍生1.4 ZFNet1.5 VGG-16/VGG-191.6 NIN网络1.7 GoogLeNet - inception1.7.1 [网络结构]
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2022-09-20 14:51:44
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系列文章目录 本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet， ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，Vision Transformer，Swin Transformer，Visual Attention Network，ConvNeX
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2024-10-05 15:31:18
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LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet，ResNeXt，DenseNet，Shake Shake，SeNet，MobileNet，ShuffleNet，DarkNetLeNet：最早用于数字识别的CNNAlexNet：2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积ZF Net：2013IL
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2021-04-03 21:36:37
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一、常识区 1、 ImageNet 是一个在2009年创建的图像数据集，之后就是从2010年开始到2017年为期七届的 == ImageNet 挑战赛== ImageNet Large Scale Visual Recognition ChallengeI (LSVRC)，在这个挑战赛上诞生了 AlexNet，ZFNet，OverFeat，VGG，Inception，ResNet、Wi
以下是CNN网络的简要介绍。1 CNN的发展简述 CNN可以有效降低传统神经网络(全连接)的复杂性，常见的网络结构有LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等。1.1 CNN常见的网络结构 &nbs
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2024-03-22 19:35:40
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【模型顺序】：LeNet-5；AlexNet；ZFNet；VGGNet；Net In Net；GoogLeNet Inception V1-V4；ResNet；DenseNet；NasNet；SE-Net；MobileNetV1-V2 【LeNet-5】1、出处：1998年；Yann LeCun；2、贡献：非常高效的手写体字符识别卷积神经网络；是其他复杂CNN的基础；3、网络
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2024-05-23 13:43:43
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前言在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此盛于图像相关领域。发展历史：Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> GoogLeNet -->ResNet--> DenseNet -->ResNeXt
Tensorflow 中文社区卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），CNN可以有效的降低反馈神经网络（传统神经网络）的复杂性，常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等等，其中在LVSVRC2015冠军 ResNet是AlexNet的20多倍，是VGGNet的8倍；从这些结
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2023-10-07 18:59:19
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1.多种CNN结构好多CNN结构都是在原来基础上做了深度和宽度方向上的扩展，从而将网络结构变得复杂，同时通过这种方式使模型效果变得好一点。常见的CNN结构有LeNet-5、 AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet、DenseNet、SENet、 Residual Attention Networks、MobileNet、ShuffleNet等等。从GoogleN
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2024-03-19 13:59:44
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一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2024-03-21 10:18:07
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