alexnet论文（2017）(经典分类网络)

AlexNet：深度CNN图像分类
最新推荐文章于 2025-12-02 20:36:53 发布
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#分类 #数据挖掘 #人工智能

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类

Abstract 摘要

 We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.21.21.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 100010001000 different classes. On the test data, we achieved top-1 and top-5 error rates of

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AlexNet论文学习
qq_40502460的博客
03-15 1906
introduction AlexNet是在2012年被发表的一个经典之作，并在当年取得了lmageNet最好成绩。论文全称为《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》，从论文名字可以看出此网络主要用于图像分类任务，为什么叫它 AlexNet网络，因为论文第一作者为Alex Krizhevsky，因此命名为AlexNet。 注意：AlexNet为经典中的经典，虽然现在用的比较少但是里边用到的一些网络训练技巧，及防过拟合技巧
图像分类算法AlexNet论文解读
qq_32172681的博客
08-20 1222
论文名称：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf AlexNet训练了一个更深的卷积神经网...
经典网络-AlexNet论文及实践
uncle_ll的博客
03-14 2513
2012-AlexNet 论文地址： https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 项目地址：https://github.com/deep-diver/AlexNet 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetLSVRC-2010比赛中的120万张高分辨率图像分类为1000个不同的类别。在测试数据上，获得了top-1和top-
AlexNet 网络利用数据集CIFAR-10 进行分类
Go_ahead_forever的博客
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经典分类网络结构
Lansonli（蓝深李）的博客
07-12 4702
学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容 应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。 3.3.1 LeNet-5解析 首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeNet-5（这里稍微改了下名字）,开始的目的是用来识别数字的。从前往后介绍完.
ALEXNET论文及其复现代码
aquanyt的博客
11-26 2267
alexnet
计算机视觉经典论文阅读---AlexNet论文阅读笔记
忆_恒心的博客
08-13 720
这一篇论文是12年的论文可是，他是计算机视觉工作的基石 小窗口称之为感受页 池化层 池化、下采样 可以防止过拟合 为什么神经网络要用激活函数呢？ 因为激活函数是非线性的，正是因为非线性的激活函数才为神经网络这个模型引入了非线性，他才能解决非线性的分类问题 然而传统的像Sigmoid和tanh这种饱和函数，不饱和的激活函数可以解决梯度消失的问题。 softmax归一化 在这篇论文中有个有趣的地方 局部响应归...
[ 图像分类 ] 经典网络模型1——AlexNet 详解与复现
A_John 的博客
04-17 3713
[ 图像分类 ] 经典网络模型1——AlexNet 详解与复现 1、AlexNet 2、AlexNet 详解 3、AlexNet 复现 AlexNet是2012年 Alex Krizhevsky 等人提出的一种的深度学习结构，并以其名命名； 拥有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层组成，后面跟着3个全连接层和1000的softmax； 在2012年 ImageNet 比赛 classification 任务上获得 第一名；...
AlexNet 论文精度，以及解析网络模型结构
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06-19 2068
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》网络模型的名称由来：第一作者的名字 Alex Krizhevsky我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNet LSVRC - 2010竞赛中120万幅高分辨率图像分类到1000个不同的类中。在测试数据上，我们分别取得了37.5 %和17.0 %的前1位和前5位错误率，明显优于以往的先进水平。该神经网络包含6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层组成，其中部分卷
AlexNet论文总结与实现-2012
alex1801
06-30 785
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 文章虽然发表在12年，但文章中提到的Relu、Dropput，momentum、数据增广方式、10 paths测试法以及作者认为深度是非常重要的，这些都是现在神经网络的基础。很值得仔细阅读和理解，经典文章读多少遍都过分。 1、特性/贡献 发表于2012年，在ImageNet测试数据上，我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率，赢得了冠军并且与第二
AlexNet论文笔记总结
04-09
这篇笔记总结了 AlexNet 的论文，讨论了使用深度卷积神经网络（CNN）在 ImageNet 图像分类任务中的应用。论文的主要贡献是通过深入的卷积神经网络在 ImageNet LSVRC-2010 1000 类图像分类数据集上获得了更好的分类...
Alexnet论文+翻译.zip
09-06
该资源为论文原文和我自己翻译的alexnet论文。 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。 这对于传统...
测试开发---测试分类
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本文系统介绍了软件测试的多种分类方法。按照测试目标可分为界面、功能、性能、可靠性、安全性和易用性测试；按执行方式分为静态和动态测试；按测试方法分为白盒、黑盒和灰盒测试；按测试阶段分为单元、集成、系统、冒烟、回归和验收测试；按实施方式分为手工和自动化测试；按组织方式分为α测试和β测试。每种分类方法都详细说明了测试目的、内容和实施要点，为软件测试工作提供了全面的理论指导。
训练分类识别器
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本文介绍基于OpenCVSharp4和OpenCV 3.4版本训练分类识别器的方法。使用WinForm作为视图界面，重点说明两个关键工具：opencv_createsamples用于生成样本向量文件(.vec)，opencv_traincascade用于执行分类器训练。特别指出需要选择3.5以下版本的OpenCV，因为3.4版本包含这些必要的训练工具。
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2301_76812716的博客
12-01 560
本文介绍了多分类问题的评估方法与应用策略。首先通过鸢尾花数据集展示了如何将二分类评估扩展至多分类场景，重点讲解了One-vs-Rest策略及其实现。详细解析了Micro、Macro和Weighted三种平均指标的特点与适用场景，并介绍了金融风控领域常用的MCC和KS指标。文章特别强调了一个创新思路：为每个类别寻找专属的最佳决策阈值，这种方法能显著提升分类效果。最后总结了多分类评估中的关键思维，包括维度转换、多角度评估以及灵活决策等实用技巧，为机器学习实践提供了有价值的参考。
基于深度学习和图像处理的药丸计数与分类系统研究
Dev7z的博客
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本课题设计并实现了一套基于图像处理与深度学习的药丸计数与分类系统。系统首先对输入的药丸图像进行预处理，包括灰度化、中值滤波、Sobel 边缘检测、膨胀运算、区域填充及面积开运算等，以获得完整的药丸二值图。随后利用连通域分析提取每个药丸的外接矩形框，并自动将其分割保存到独立文件夹中，从而实现药丸的自动检测与计数。
企业数据挖掘平台怎么选择，有哪些应用场景？
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TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
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03-30
AlexNet 是一种经典的深度卷积神经网络模型，在图像分类领域取得了突破性的成果。其主要特点包括但不限于以下几个方面: - 包含 8 层权重层，其中包括 5 层卷积层和 3 层全连接层[^3]。 - 使用 ReLU 激活函数替代...
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