AlexNet模型解读

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AlexNet模型解读

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https://blog.youkuaiyun.com/teeyohuang/article/details/75069166

R-CNN——AlexNet模型学习 这篇文章到这里也就算完成了,它不是一篇原创文章,可以看做是一篇学习笔记,用于后续的复习、回顾,也期待能碰上疑义相与析的友人 阅读详情

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Alex在2012年提出的alexnet网络结构模型引爆了神经网络的应用热潮,并赢得了2012届图像识别大赛的冠军,使得CNN成为在图像分类上的核心算法模型。 上面这种图就是AlexNet的网络结构 改网络的亮点在于: (1)首次使用了GPU进行网络加速训练。 (2)使用了ReLU激活函数,而不是传统的Sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。 (3)使用了LRN局部响应归一化。 (4)在全连接层的前两层中使用了Droupout随机失活神经元操作,以减少过拟合。 对于AlexNet有5层卷积层,三个全连

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Allenlzcoder
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