CNN architeturas

Apuntes

¿Qué es LeNet y cuál fue su propósito original? LeNet-5 fue una de las primeras CNNs diseñadas para reconocimiento de dígitos, especialmente para bancos. Tiene 7 capas, incluyendo convoluciones, pooling y capas totalmente conectadas, y logró menos del 1% de error en MNIST. ¿Qué innovaciones introdujo AlexNet? AlexNet usó ReLU en lugar de tanh (más rápido), dropout en vez de regularización clásica para evitar sobreajuste, y una capa de normalización local (ya en desuso). Ganó el ImageNet Challenge en 2012. ¿Qué aportó ZFNet respecto a AlexNet? ZFNet ajustó hiperparámetros de AlexNet y mejoró visualización de filtros, refinando la arquitectura sin cambiar su estructura básica. ¿Cuál es la característica principal de VGGNet? Su arquitectura uniforme basada en filtros 3x3 y max pooling 2x2. Tiene variantes VGG-16 y VGG-19 y fue muy usada como extractor de características. ¿Qué innovaciones introdujo GoogLeNet (Inception)? GoogLeNet introdujo módulos de Inception que usan múltiples tamaños de filtros (1x1, 3x3, 5x5) en paralelo, convoluciones 1x1 para reducir parámetros, y clasificadores auxiliares para mitigar el desvanecimiento del gradiente. ¿Qué ideas nuevas se incorporaron en ...