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GoogLeNet InceptionV3代码复现＋超详细注释（PyTorch）

上篇介绍了InceptionV3论文，指路：经典神经网络论文超详细解读（四）——InceptionV2-V3学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）本篇我们来复现一下InceptionV3代码InceptionV1回顾：GoogLeNet InceptionV1代码复现ÿ...

GoogLeNet InceptionV1代码复现＋超详细注释（PyTorch）

昨天我们学习了GoogLeNet的论文,今天我们就来复现一下代码吧！话不多说，讲解都在注释里。（这可能是全网最详细的注释哦）第一步：定义基础卷积模块（卷积+ReLU+前向传播函数）'''-------------------第一步：定义基础卷积...

【Deep Learning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源）

编辑🍊本项目使用Pytorch框架，使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类🍊神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet（Doing）🍊项目已开源🍊易适配于读者自己的数据集&a...

迁移学习篇之如何迁移经典CNN网络-附迁移学习Alexnet，VGG，Googlenet，Resnet详细代码注释和方法-pytorch

鸽了好久的迁移学习篇学习终于打算更新，这次我们来学习一个机器学习中经典常用的简单快速提高网络指标的trick，迁移学习，迁移学习本身是机器学习中的一个trick，但是近些年在深度学习中应用广泛。之前我在学习迁移学习的时候想做到随便迁移任何一个网络但是我又看不太懂CNN的代码，然后就很懵，这篇博客的目...

手撕Googlenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。

Googlenet是2014年被提出来的一种全新的神经网络结构，我个人认为他跟Resnet一样都是具有划时代意义的神经网络，当然他的意义不仅在于获得该年 ImageNet 竞赛中 Classification Task（分类任务）第一名，而是他跟Resnet一样都代表一种网络结构的改变，Resnet...

基于pytorch搭建GoogleNet神经网络用于花类识别

基于pytorch搭建GoogleNet神经网络用于花类识别写在前面前面已经出过基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花类识别和基于pytorch搭建VGGNet神经网络用于花类识别的文章，建议阅读此文章前先行阅读前两篇。这篇文章用到的网络结构时GoogleNet，因此你需要对Google...

【PyTorch基础教程13】GoogleNet和ResNet

零、简单回顾上节课主要讲了CNN的架构（如下图的LetNet5），定义一个卷积层：输入通道数、输出通道数、卷积核的大小（长和宽）。卷积层要求输入输出是四维张量(B,C,W,H)，全连接层的输入与输出都是二维张量(B,Input_feature)。卷积(convolution)后，C(C...

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更新时间 2024-03-14 13:23:55

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