一篇卷積神經網絡的編年史

人工神經網絡模型整體上的發展過程如下圖所示： 上圖對比了本文所述的各種神經網絡之間，操作複雜度和精度之間的關係。   LeNet5 1998， Yann LeCun 的 LeNet5。 圖像特徵分佈在整個圖像上。  在具有很少參數的多個位置上提取類似特徵時，具有可學習的參數的卷積是個比較有效的方法。  在沒有應用GPU的時候，能夠保存參數和計算就成了一個關鍵優勢。  LeNet5並沒有把每個像素都

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