caffe项目的models文件夹中常用的网络 models有很多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等 。从2016年至今，业界提出了一些轻量级网络模型，如SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet、MobileNet等 。
【lenet网络代码分析】
1、经典分类CNN模型系列其二:VGG ConvNet自2012年Alexnet赢得ILSVRC比赛以来，发展势不可挡 。Goog lenet和VGG在2014年新的ILSVRC竞赛中脱颖而出 。与VGG相比，Goog lenet在网络的结构上有了更新的突破，但复杂度也大大增加 。虽然VGG的精度略低于Goog lenet，但其网络的整体框架延续了Alexnet和更早的Lenet的一贯思路 ， 并进一步讨论了ConvNet深度对模型性能可能产生的影响 。
2、何凯明在2015提出的卷积神经 网络模型的里程碑的模型是2015年何提出的卷积神经的里程碑模型网络是ResNet 。卷积神经网络在1989年由YannLeCun提出的LeNet中首次使用，但由于当时计算能力不足，没有得到广泛应用 。1998年，YannLeCun和他的合作者构造了一个更完整的卷积神经网络LeNet5，并成功地识别了手写数字 。LeNet5的成功使卷积 。
3、python语言文字相关的机器学习库有哪些? (1) CaffeCaffe是一个清晰高效的深度学习框架，也是一个广泛使用的开源深度学习框架 。Tensorflow出现之前，是深度学习领域Githubstar数量最多的项目 。Caffe的主要优点是:使用方便，网络结构以配置文件的形式定义，不需要代码design网络 。训练速度快，组件模块化，可以很容易地扩展到新的模型和学习任务 。
caffe项目的models文件夹中常用的网络 models有很多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等 。㈡张量流1 。概念介绍TensorFlow是一个开源软件库，使用数据流图进行数值计算 。图中的节点表示数学运算，而图的边表示它们之间传输的多维数据数组(也称为张量) 。
4、BayesCNNs本文重点研究贝叶斯卷积神经网络网络，它是由Backprop构造的贝叶斯卷积神经网络网络的变种 。本文论证了这种新颖可靠的变分推理方法如何能作为各种网络系统的基本结构 。在监督学习中，当我们设置几个数据集(MNIST，CIFAR10，CIFAR100，STL10)时，我们提出的变分推理方法与相同架构下的频繁推理具有相同的性能，并且自然地结合了不确定性和正则化度量 。
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