深度学习网络模型AlexNet

最新推荐文章于 2025-06-03 11:15:38 发布
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本文介绍了在ImageNet分类任务中使用深度卷积神经网络AlexNet的相关论文，并详细展示了AlexNet的网络结构，包括五个卷积层和三个全连接层的具体构成。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

论文

http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

AlexNet结构


卷积层1


卷积层2


卷积层3


卷积层4


卷积层5


全连接层1


全连接层2


全连接层3


关于流程描述的图片来源

http://blog.youkuaiyun.com/sunbaigui/article/details/39938097


AlexNet网络模型
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07-27 729
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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11-05 1465
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本文系统介绍了深度学习中的关键神经网络模型及其变体。首先详细解析了CNN（卷积神经网络）的基本结构（输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层）和运算原理，包括零填充方式和典型模型（LeNet-5、AlexNet等）。其次阐述了RNN（循环神经网络）的序列处理机制及其长期依赖问题，重点讲解了改进模型LSTM（长短期记忆网络）的门控结构和训练过程。最后介绍了基于自注意力机制的Transformer模型及其视觉应用ViT（Vision Transformer），包括多头自注意力机制和编码器-解码器架构。
深度学习：网络模型
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09-30
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01-24
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今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。
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深度学习（deep learning）常见的几个网络模型归纳与总结（CNN LeNet AleNet VGGNet ImageNet GoogleNet） 发展路线： 一、CNN（卷积神经网络） 参考链接（双击） 二、LeNet 卷积层，池化层，全连接层。是其他深度学习模型的基础， 这里我们对LeNet-5进行深入分析。同时，通过实例分析，加深对与卷积层和池化层的理解。 LeNet-5共有7层...
深度学习之AlexNet模型
做一枚优秀的程序猿,欢迎交流: sunpeng1996 at aliyun dot com
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深度学习之AlexNet模型
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03-20 3112
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