有哪些好看的CNN模型畫法？

主要是論文中使用的。看上去精簡的。

謝邀。第一次答DL相關題目，如有錯誤，歡迎指正。

前幾天剛好跟同學討論到畫的好看的CNN圖，正好答一下問題，自己也做下整理收藏。

說起CNN的模型圖，要從經典CNN的相關paper開始：

LeNet，1998年；AlexNet，2012年 ；ZF-net，2013年；NIN，2013年；GoogLeNet (InceptionV1)，2014年；VGG，2014年；Batch Norm (InceptionV2)，2015年；InceptionV3 ，2015年；ResNet，2015年；InceptionV4，2016年。

依次上圖（多圖預警）：

LeNet

AlexNet

ZF-net

NIN

GoogLeNet

VGG

Batch Norm

通用數據預處理，沒有提出新的網路模型

InceptionV3

ResNet

InceptionV4

在經典的CNN基礎上，大家都會根據自己的演算法和結構作出一些改進。

個人認為比較好看的CNN結構圖：

Andrej Karpathy大神主頁（Andrej Karpathy Academic Website）貼出了部分論文的圖：

Large-Scale Video Classification with Convolutional Neural Networks paper里橫向類似Alexnet的圖以及縱向多個level的fusion圖，與之類似的是另一篇paper裡面為了表示各種level pooling做的層級concat的圖：

Image Feature Learning for Cold Start Problem in Display Advertising模仿ZF-net做的圖。

Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos視頻分析經典的Two-stream CNN圖：

同樣視頻分析Limin Wang做了不同改進的視頻應用CNN結構圖：Limin Wang

最後放一個我們Pooling the Convolutional Layers in Deep ConvNets for Video Action Recognition裡面的圖：

個人理解和簡單總結

根據上面一些經典的CNN結構圖和大神們paper裡面的CNN模型圖，可以看出大家還是在參考經典CNN結構的基礎上作出自己的一些變化：例如Cold Start paper模仿ZF-net的圖，我們Pooling the Convolutional paper和視頻分析的很多paper參考Two-Stream的圖，在layer上面進行Fusion以及Pooling通常會參考上面Karparthy Sports-1M以及Beyond Short Snippets中Layer concatenation類似的圖。

當然除了直接放圖之外，VGG還放出了一個表格，清晰的表明每一層的結構和參數。有時候，為了強調自己模型在網路局部的改進，也會有局部區域圖出現例如InceptionVX裡面卷積核大小不斷變化的一系列圖，ResNet中shorcut結構：

前兩天看到一個高端的。