基於卷積神經網路混合模型探討卷積深度與數量的影響 | 私立大學五星教授網

論文摘要現今深度學習是機器學習領域中最熱門的話題。於影像處理方面最流行的特徵擷取器是使用深層卷積神經網路，它是由許多卷積層堆疊而成。深層卷積神經網路具有很好的 ...

深度卷積神經網路中卷積層之分析及比較 · Analysis and Comparison of Convolution Layer in Deep Convolution Neural Network · 陳文雄 · Wen-Shiung Chen · 碩士.

並結合深度卷積神經網路(deep convolutional neural network) 技術，用我們自己蒐集的多種光源、角度、清晰度變化的人臉資料庫，透過多層網路神經元架構來訓練學習人臉辨識 ...

在本文中，我們利用ResNet-50、DenseNet-201、MobileNet、EfficientNet-B0 四種卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN) 方法，用以辨識和分類蘋果葉片病害，並將其 ...

論文摘要深度學習是近期廣泛被提起的人工智慧技術，其中的卷積神經網路在圖像辨識上有著優越的表現，在各類的圖像辨識比賽中廣泛的被使用著。 在金融股票市場上，我們常藉 ...

論文摘要隨著深度學習技術的不斷進步，許多卷積神經網路(CNN)的架構被應用在超解析度成像(Super Resolution, SR)任務中，但許多基於卷積神經網路的模型都有非常多的參數與 ...

... 論文要以深度卷積神經網路裡LeNet-5的架構來為基底，並且使用Cifar-10資料庫來實驗，探討深度卷積神經網路裡池化層的不同對神經網路會造成的影響有哪些，並且找到能在 ...

本論文利用深度學習方法，即卷積神經網路(Convolutional Neural Network，以. 下簡稱CNN)，構建三種高效能的CNN 模型，分別為：CNN-single、CNN-Dense、. CNN-Inception。

由 夏嘉鎂 著作 · 2019 — 本研究目的為利用卷積神經網路的混合模型來探討卷積層深度與卷積核數量對肺炎診斷準確度的影響。在模型設計方面，本研究基於AlexNet模型架構，並套用VGGNet模型對深度 ...