Alexnet

最新推荐文章于 2024-10-28 11:53:50 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-28 11:53:50 发布 · 146 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

部署运行你感兴趣的模型镜像

好的我已经完全忘了，这是我之前写的。。。
1.五个卷积层 3个全连接层
2.alex.features.children()
children()与modules()都是返回网络模型里的组成元素，但是children()返回的是最外层的元素，modules()返回的是所有的元素，包括不同级别的子元素。
3.
在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

使用pytorch搭建AlexNet网络模型
sxn0121的博客
10-11 1341
使用pytorch搭建AlexNet网络模型
06.模型创建步骤与nn.Module；模型容器与AlexNet构建
老毛的博客
10-29 1287
文章目录内容概要网络模型创建步骤nn.Module属性 本课程来自深度之眼deepshare.net，部分截图来自课程视频。 内容概要 本节第一部分介绍网络模型的基本类nn.Module，nn.Module是所有网络层的基本类，它拥有8个有序字典，用于管理模型属性，本节课中将要学习如何构建一个Module。 然后通过网络结构和计算图两个角度去观察搭建一个网络模型需要两个步骤：第一步，搭建子模块；第...
pytorch迁移学习详解（提取整个网络or提取网络中的指定层+Segnet）
weixin_42632271的博客
07-30 4041
pytorch迁移学习1.完整代码2.迁移学习**1.首先分析“vgg.features.children()”这句话的精髓，理解了这句代码，一切就好办了。****First**,我们理解feature从哪儿来的。**Second**,现在理解vgg.features.children()中的**children（）**2. 最后，把目光转向 self.enc1 = nn.Sequential(*features[3:7]) 本例子以图像语义分割最终的Segnet网络为例进行说明，简单明了，希望对大家有所帮
PyTorch实现AlexNet模型及参数详解
远方
03-09 1万+
文章目录一、卷积池化层原理二、全连接层原理三、模型参数详解注：AlexNet论文错误点1.卷积池化层1（1）卷积运算（2）分组（3）激活函数层（4）池化层2.卷积池化层23.卷积池化层34.卷积池化层45.卷积池化层56.全连接层17.全连接层28.全连接层3四、PyTorch实现 一、卷积池化层原理 该层的顺序是：卷积——>ReLU——>池化——&am
PyTorch学习总结(一)——查看模型中间结果
码农王小呆的博客
12-05 2万+
如何查看预训练模型的中间结果 这里我们以PyTorch自带的预训练模型为例来讲解：# load the pretrained model alexnet = models.alexnet(pretrained=True).cuda() print(alexnet)AlexNet ( (features): Sequential ( (0): Conv2d(3, 64, kernel_si
深度学习-AlexNet模型代码
01-24
作为深度学习领域的经典模型之一，AlexNet模型因其在2012年ImageNet挑战赛中的优异表现，而成为了深度学习研究者和开发者关注的焦点。AlexNet模型的提出，标志着深度学习技术在图像识别领域的重大突破，它使用了深层...
AlexNet模型源代码
08-08
AlexNet是一种在图像识别领域有着重要影响的深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。它的设计首次证明了深度学习在图像识别任务中的卓越性能，尤其是在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛...
AlexNet
一去不复返的通信er
10-28 670
Alexnet学习记录
AlexNet训练猫狗大战-python源码.zip
05-02
《使用Python实现AlexNet训练猫狗大战》 在深度学习领域，图像分类是一个基础且重要的任务，而"猫狗大战"则是这个领域的经典案例。在这个案例中，我们将使用Python编程语言，结合AlexNet这一著名的卷积神经网络模型...
AlexNet.zip
10-04
使用AlexNet论文实现[猫狗数据集]分类。 压缩包内含[model.py][split_data.py][train.py][inference.py][test.py][AlexNet.pth][几张推理用的图片]。 Note： 不包含猫狗数据集！ 下载前请看博客，配合博客内容使用...
Pytorch从入门到放弃（3）——迁移学习（基于AlexNet的蜜蜂和蚂蚁分类）
澎湃de家夥的博客
03-06 4495
AlexNet是2012年的经典网络结构，日常实验这个模型基本就能满足需求。本人，十分偏爱这个网络模型，也许是上了岁数吧，老年人比较怀旧。文章下面介绍如何使用Pytorch来实现网络模型的精调，续上一篇博文实现基于AlexNet的蜜蜂和蚂蚁的分类，数据集下载和数据的预处理参见上一篇博文。 实现迁移学习之前，首先我们读取一下Pytorch封装的AlexNet所包含的网络结构：re...
pytorch Module里的children()与modules()的区别
热门推荐
LXX516的博客
01-09 2万+
children()与modules()都是返回网络模型里的组成元素，但是children()返回的是最外层的元素，modules()返回的是所有的元素，包括不同级别的子元素。 官方论坛的回答：Module.children() vs Module.modules() 我以fmassa的举例为例： m = nn.Sequential(nn.Linear(2,2), ...
Module.modules()和Module.children()
anpi8314的博客
03-09 1249
参考PyTorch document和discuss在PyTorch中，所有的neural network module都是class torch.nn.Module的子类，在Modules中可以包含其它的Modules，以一种树状结构进行嵌套。当需要返回神经网络中的各个模块时，Module.modules()方法返回网络中所有模块的一个iterator，而Module.childre...
pytorch对网络层的增，删， 改, 修改预训练模型结构
DL猿
05-07 1万+
1.我们使用vgg11网络做示例， 看一下网络结构： 加载本地的模型： vgg16 = models.vgg16(pretrained=False) #打印出预训练模型的参数 vgg16.load_state_dict(torch.load('vgg16-397923af.pth')) 加载库中的模型 import torch import torch.nn as nn from torchvision import models net = models.vgg11(pretrained
学习笔记|Pytorch使用教程10(模型容器与AlexNet创建)
qq_24739717的博客
10-29 1354
学习笔记|Pytorch使用教程10 本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2。 模型容器（Containers） AlexNet构建 一.模型容器（Containers） nn.Sequential 是 nn.module 的容器，用于按顺序包装一组网络层 顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建 自带forward()：自带的forward里...
AlexNet神经网络结构
weixin_30470857的博客
02-02 1175
Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。 AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层，模型示意图： 精简版结构： conv1阶段 输入数据：227×227×3 卷积核：11×11×3；步长：4；数量（也就是输出个数）：96 卷积后数据：55×55×96 （原图N×N，卷积核大...
CV-01-AlexNet学习笔记
weixin_44285710的博客
04-03 1129
包含卷积尺寸计算方法
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
最新发布
12-03
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
ALEXnet
11-25
### AlexNet 的背景与发展 AlexNet 是深度学习发展史上的里程碑式模型，标志着卷积神经网络（CNN）在大规模图像识别任务中的突破性成功。该模型由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 提出于2012年的论文 *ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks*，并在当年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中以远超传统方法的性能夺得冠军[^2]。 这一成果打破了以往基于手工特征提取（如SIFT、HOG）加浅层分类器的技术路线，证明了深层卷积神经网络可以直接从原始像素数据中自动学习有效的层次化特征表达，在复杂图像分类任务中具有强大优势[^2]。 --- ### AlexNet 架构详解 AlexNet 采用了一个相对深层的结构设计，共包含8层可学习参数的层：5个卷积层和3个全连接层[^2]。输入为 $227 \times 227 \times 3$ 的彩色图像，输出为1000类的类别概率分布。 #### 卷积部分 前五个层主要是卷积运算，用于逐步提取空间局部特征： - **第1层**：使用96个大小为 $11 \times 11$、步幅为4的卷积核，作用于输入图像；随后接最大池化层（$3 \times 3$，步幅2），缓解过拟合并降低维度。 - **第2层**：应用256个 $5 \times 5$ 卷积核，同样带有最大池化。 - 后续三层为连续的卷积操作，分别使用384、384和256个 $3 \times 3$ 卷积核，无立即跟随的池化层。 这种逐层加深的设计使得高层能够捕获更抽象的语义信息，而底层专注于边缘、纹理等基础模式[^4]。 #### 激活函数与正则化机制 AlexNet 首次广泛采用了 ReLU（Rectified Linear Unit）作为激活函数： $$ \text{ReLU}(x) = \max(0, x) $$ 相比传统的 sigmoid 或 tanh 函数，ReLU 显著加快了训练速度，并有效缓解梯度消失问题[^2]。 为了防止过拟合，引入了 Dropout 技术，在训练过程中随机将一部分神经元输出置零（通常比例设为0.5），从而提升泛化能力[^2]。 此外，还使用了局部响应归一化（Local Response Normalization, LRN），旨在模仿生物神经系统的侧抑制现象，增强模型泛化效果。尽管后续研究表明其实际贡献有限，但在当时被认为是重要组件之一[^4]。 #### 数据增强策略 通过水平翻转、裁剪以及RGB色彩扰动等方式扩充训练样本数量，提高模型鲁棒性和不变性特性，使网络具备一定的平移、光照和形变容忍能力[^5]。 ```python import torch.nn as nn class AlexNet(nn.Module): def __init__(num_classes=1000): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x ``` --- ### 关键创新点总结 | 创新 | 描述 | |------|------| | 使用 GPU 加速训练 | AlexNet 利用双GPU并行计算实现高效训练，解决了早期难以训练深网的问题[^2] | | ReLU 激活函数 | 替代饱和型非线性单元，加速收敛过程[^2] | | Dropout 正则化 | 减少全连接层之间的协同适应，改善过拟合[^2] | | 数据增强 | 扩充训练集多样性，提升模型对变换的鲁棒性[^5] | 这些技术创新共同推动了现代深度学习框架的发展方向。 --- ### 对后续模型的影响 AlexNet 成功激发了一系列更深更强的 CNN 结构研究，形成了典型的演进路径： - **ZFNet (2013)**：微调 AlexNet 中的第一层卷积核尺寸，优化可视化解释能力； - **VGGNet (2014)**：统一使用小卷积核堆叠代替大卷积核，验证深度的重要性； - **GoogLeNet / Inception Module (2014)**：提出多分支结构减少参数量的同时保持高性能； - **ResNet (2015)**：引入残差连接解决极深层次下的退化问题，支持上百甚至上千层网络[^4]。 因此，可以说 AlexNet 不仅是一个成功的竞赛模型，更是开启“深度”时代的关键起点。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值