Louie_0的博客

目录AlexNet特点ReLu作为激活函数数据增强层叠池化局部相应归一化（Local Response Normalization，LRN）DropoutAlex网络结构AlexNet参数数量Keras实现由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。AlexNet特点

1998年，LeCun用BP算法训练LeNet5网络，标志着CNN的真正面世。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。 LeNet-5 这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：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...