ALEXNET参数详解

最新推荐文章于 2025-02-21 17:01:13 发布

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本文详细解析了AlexNet模型的各项参数设置及其对模型性能的影响。通过分析可以了解到AlexNet的网络结构、训练技巧以及如何调整参数以优化模型表现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

http://jcf94.com/2017/04/04/2017-04-04-alexnet

alexnet参数分析

ALexNet模型的详解

https://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/72847422

https://blog.youkuaiyun.com/maweifei/article/details/53117830

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深度学习之alexNet算法参数量

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07-27

732

模型测试的时候，要加载模型测试的函数呢，否则，不会报错，但没有结果显示，记住哦，测试的时候。每一张的识别的类别情况，就需要注释掉加载模型测试的函数，把模型推理的部分拿出来。需要进行模型推理，需要注意的是，这一部分需要注释掉加载模型测试的函数。train.py需要改的，导入模型，输入尺寸，数据处理部分，模型实例化。记住现在的参数总量，下一篇文章，有一个奇怪的问题，不知道是什么原因？上面没有报错情况下，便会得到网络的各层的情况，及参数的总数。模型推理，单张分类的时候，就不需要加载模型测试的函数哦。

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weixin_47414581的博客

06-11

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以往池化的大小PoolingSize与步长stride一般是相等的，例如：图像大小为256*256，PoolingSize=2×2，stride=2，这样可以使图像或是FeatureMap大小缩小一倍变为128，此时池化过程没有发生层叠。上文中提到，AlexNet出现后打破了原来众多学者的认知，它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征，从而越来越多的人开始重新审视深度学习算法并加入到研究的浪潮中。尽管以上思想在现在看来不能说是绝对正确的，但是至少是图像、语音等研究领域的最重要的研究方向之一。

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