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提出时间#xff1a;1998年最新版本#xff1a;原始版本使用的数据集格式#xff1a;MNIST#xff08;28x28灰度图像#xff09;优点#xff1a; 结构简单#xff0c;易于理解和实现。对于小规模图像数据集#xff08;如MNIST#xff09;有很好的表现。缺点…1. LeNet
提出时间1998年最新版本原始版本使用的数据集格式MNIST28x28灰度图像优点 结构简单易于理解和实现。对于小规模图像数据集如MNIST有很好的表现。缺点 难以扩展到更复杂和更大规模的数据集。网络深度较浅特征提取能力有限。
2. AlexNet
提出时间2012年最新版本原始版本使用的数据集格式ImageNet224x224彩色图像优点 在ImageNet竞赛中首次显著超过传统方法推动了深度学习的发展。采用ReLU激活函数加速了训练过程。缺点 模型较大训练时间长。需要大量的计算资源特别是显存。
3. VGG
提出时间2014年最新版本VGG-19使用的数据集格式ImageNet224x224彩色图像优点 结构简单只有3x3卷积核便于理解和实现。深度较深可以提取更复杂的特征。缺点 参数量大模型庞大。计算资源需求高训练时间长。
4. Inception (GoogLeNet)
提出时间2014年最新版本Inception-v4使用的数据集格式ImageNet299x299彩色图像优点 使用Inception模块显著减少了参数量。具有较高的计算效率和准确性。缺点 结构复杂不易理解和实现。训练和调参较为困难。
5. ResNet
提出时间2015年最新版本ResNet-152使用的数据集格式ImageNet224x224彩色图像优点 引入残差模块解决了深度神经网络的退化问题。可以训练非常深的网络超过100层。缺点 计算开销较大训练时间长。残差连接的设计增加了模型的复杂性。
6. DenseNet
提出时间2017年最新版本DenseNet-264使用的数据集格式ImageNet224x224彩色图像优点 使用密集连接促进特征的重用减少梯度消失。参数量相对较少计算效率高。缺点 结构复杂内存消耗较大。对硬件要求较高训练时间长。
7. EfficientNet
提出时间2019年最新版本EfficientNet-B7使用的数据集格式ImageNet224x224彩色图像优点 利用复合缩放方法在参数和计算量之间取得平衡。在多个任务上表现出色效率高。缺点 架构复杂不易理解和实现。需要大量的超参数调节。
数据集
这些网络大多使用ImageNet数据集进行训练和测试。ImageNet数据集包含超过一千万张有标签的图像分为1000个类别图像通常是RGB彩色图像大小为224x224或299x299。
选择合适的网络
选择合适的分类网络主要取决于具体的应用场景和资源条件
对于资源有限的小型项目可以选择LeNet或VGG。对于需要高精度和有较多计算资源的项目可以选择ResNet或EfficientNet。如果需要高效且参数少的模型可以考虑DenseNet或Inception。
这些网络各有优缺点开发者应根据具体需求进行选择。
