典型卷積神經網絡模型結構的演進

下面簡述卷積神經網絡在近幾年來從AlexNet開始到ResNeXt的主要發展。 卷積神經網絡與生物通過多層視細胞對視覺刺激進行逐層處理，從而理解複雜的視覺特徵並形成高層次的語義認知的機制相同。 AlexNet [1] 是第一個提出的實用於圖像分類的卷積神經網絡，其核心是堆砌卷積和池化層，激活函數設置爲修正線性單元(Rectified Linear Unit, ReLU)，引入了局部響應歸一化(Lo

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