（CNN）卷积神经网络（五）常见卷积神经网络

1. Letnet
2. Alexnet
3. ZFnet
4. VGG
5. Googlenet
6. Resnet: Deep Residual Learning Network
7. fine-tune

第一篇文章介绍了卷积神经网络的数据输入形式和权值的初始化：CNN）卷积神经网络（一） 第二篇文章介绍了卷积操作，常用的**函数（CNN）卷积神经网络（二）
第三篇介绍了卷积神经网络的池化层，可视化理解以及用数学的角度理解卷积操作：[（CNN）卷积神经网络（三)]
第四篇介绍了dropout的三种不同理解方式：（CNN）卷积神经网络（四）dropout

这一篇看一下常见的卷积神经网络

1.Letnet

这是一开始最简单的卷积神经网络，用来做手写数字识别的。

这是它的网络结构：

其实就是最经典的:

2.Alexnet

第一层卷积层用55个神经元，每次采样采用11X11的滑动窗口，然后得到55个feature map。
它的top5的准确度超出第二10%。

3.ZFnet

ZFnet只是对前面的网络做了一些调整，改动不是很大。
在第一层卷积层，只是把11X11的滑动窗口改为7X7，步长设为2。

4.VGG

这个是VGG-16的

能训练出一个16层的神经网络，真的很不容易，因为那时候梯度消失还没有得到比较好的解决。

参数比较：

消耗内存计算：

总内存：24M*4bytes -=93MB/image
总参数：138M parameters

不要觉得自己有GPU就屌爆了，一次丢太多图片，你的服务器照样受不了。

5.Googlenet

它把全连接层换成了小卷积，而且它只有5百万个参数。

6.Resnet: Deep Residual Learning Network

resnet的网络深度比VGG还要深8倍，但是它比VGG好训练。
由上图的中间图，你会发现这是平铺的网络，其实就是

这样层层嵌套的结构，这样在求梯度的时候非常容易导致梯度消失，所以就由人想出了下图这样的结构：

它相当于x这样的输入数据，和经过卷积之后的输出数据F(x)共同作为下一层的输入，让模型学习他们之间的残差，其实就是x和F(x)之间的差异，然后把这样的差异值叠加。

与之前的差异：求偏导时由：

变成了F(x)+x。求偏导函数对于和函数比嵌套函数更好求嘛。

7.fine-tune

站在巨人的肩膀上来做自己的事情吧，这里有所有CNN的参数文件下载改改就可以用了。
Model-Zoo