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为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之#xff0c;我做了如下表格。 时间 重大突破 模型改进 详细信息 1847 SGD 随机梯度下降 1995 SVM 支持向量机 1982 RNN 循环神经网络#xff0c;…
前言
为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之我做了如下表格。 时间 重大突破 模型改进 详细信息 1847 SGD 随机梯度下降 1995 SVM 支持向量机 1982 RNN 循环神经网络序列模型 1986 反向传播 1997 LSTM 长短期时间记忆 1998 Lenet-5 首次 应用于手写识别 2001 随机森林 2010 ReLU relu激活函数解决梯度消失 2012 Dropout 减少过拟合 AlexNet 首次CNN分类 首个深度卷积网络 采用Relu Dropout 2014 GoogleNetInception v1 多分支串联网络 自监督 VGGNet 证明网络深度的重要性 R-CNN 候选框CNN分类 2015 Batch Normalization 加速、提高泛化 ResNet 残差网络避免梯度消失 Fast RCNN 引入ROI池化层 Faster RCNN 引入区域提议网络 UNet seg编解码结构 FCN seg全卷积网络 DeepLab系列 seg多尺度特征融合、空洞卷积 2016 YOLO系列 SSD 一阶段检测模型 2017 Transformer 自然语言处理 DenseNet 稠密连接加强特征传播和复用 MobileNet 轻量加速 SENet Mask RCNN segdet RetinaNet SegNet 池化搜索优化上采样 PSPNet seg金字塔池化 RefineNet seg多路径网络 2018 CornerNet ICNet seg上下文联系 GatedSCNN seg门控机制聚合上下文信息 BiseNet seg双分支处理高低分辨率 2019 EfficientNet 多尺度特征融合和缩放 EfficientDet CenterNet 2020 VIT Transformer模型 2021 CLIP 图文融合 2023 SAM 分割大模型
