從AlexNet到殘差網絡，理解卷積神經網絡的不同架構

卷積神經網絡對視覺識別任務很有幫助。優秀的卷積神經網絡具有數百萬個參數和大量隱藏層。事實上，一個錯誤的經驗法則是：「隱藏層的數量越多，卷積神經網絡越好」。流行的卷積神經網絡有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。這些網絡爲什麼性能如此好？它們是如何設計的呢？爲什麼它們的結構是現在這樣？本文給出了一個簡單而全面的概述。 這些問題的答案並不簡單，無法全部涵蓋在一篇博客中。在本文中

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