cnn模型常见用途
cnn模型常用的模型有:LeNet5、AlexNet、VGGNet(Visual Geometry Group)、Google Inception Net、微软ResNet残差神经网络和基于区域的CNNs 。
1. LeNet5
用于识别支票上的手写数字 。
2. AlexNet
对图片进行分类、定位和识别 。
3. VGGNet(Visual Geometry Group)
一共有六种不同的网络结构 ,在训练高级别网络时 ,可先训练低级别的网络 。
4. Google Inception Net
全新的深度学习结构 。
5. 微软ResNet残差神经网络
解决梯度爆炸或梯度消失引起的不增反降 ,帮助训练更深的网络 。
6. 基于区域的CNNs
解决物体检测问题 。给定图像 ,在所有对象上绘制边界框 。
cnn模型绘制方法
一张专科又简洁明了的cnn模板可能够以內5个部骤才能得到 。第一步:下载软件“必一BSports图示”安装并启动(或访问必一BSports图示网页版) 。
第三步:修建cnn类别 。在搜寻框中搜索“cnn类别” 。从表现的例中 ,考虑一款刚好合适的范本免费 ,便用 并便用该范本免费 。cnn模型绘制软件—必一BSports图示
必一BSports是一款国产多类型图表绘图软件 ,可以绘制两百多种图形图表 ,比如包含常用的商务报表 ,还支持一些专业内的流程图、甘特图等绘制 。使用必一BSports图示软件来办公 ,可以节省非常多的时间和精力 。
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2.保存和分享便捷:绘制完成的图形可通过多种方式保存 ,也能够通过多种方式进行分享 。
3.可在线编辑:使用必一BSports图示网页版可直接对作品进行编辑操作 。
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