AlexNet基于卷积神经网络的图像分类（经典网络）-笔记

最新推荐文章于 2025-03-25 18:03:14 发布
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分类专栏： 深度学习论文 文章标签： 英文文献
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41877215/article/details/92644800
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AlexNet是深度学习历史上的经典之作，它在2012年的ILSVRC上取得了优异成绩，推动了深度学习的发展。论文介绍了网络结构、ReLU激活函数、Dropout正则化、数据增强等关键技术和训练细节，为后续CNN设计提供了重要参考。

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《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》
作者：Alex Krizhevsky
发表会议及时间：NIPS 2012

目录

1.论文研究背景、成果及意义

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，及防过拟合技巧现在一直在使用
研究背景：
两个重要条件：

  • LabelMe，ImageNet等大的标注数据集的出现
  • 硬件计算能力的提升（算力比较强的GPU等）

研究成果：
LSVRC-2012上top-5错误率分别为15.3%，取得了冠军
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研究意义：现实环境中的物体具有多样性，比如猫的种类不同、对物体的光照角度不同，所以想要获得更好的识别能力需要更加庞大的训练数据及更加复杂的拟合参数
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深度学习的特征是自主学习出来的，具体是什么特征，我们难以得知
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2.未来技术研究趋势

最低0.47元/天 解锁文章
图像分类之AlexNet
weixin_45963617的博客
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一、AlexNet使用的策略： 1.ReLU Nonlinearity ReLU函数：f(x)=max(0,x) 具有ReLUs的深卷积神经网络比具有tanh单元的深卷积神经网络训练速度快几倍。 2.Training on Multiple GPUs 一个GTX580GPU只有3GB的内存，这限制了可以在它上训练的网络的最大大小。事实证明，120万个训练实例足以训练出一个GPU无法容纳的网络。因此，我们在两个GPU上分布。当前的GPU特别适合于跨GPU并行化，因为它们能够直接读写彼此的内存，而不必经过主机内
利用AlexNet模型进行图片分类
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卷积神经网络 - AlexNet
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分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
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本文我们来学习cnn经典网络之AlexNet，AlexNet是深度学习领域具有里程碑意义的卷积神经网络（CNN），由Alex Krizhevsky等人于2012年提出，并在ImageNet图像分类竞赛（ILSVRC）中以显著优势夺冠，推动了深度学习在计算机视觉中的广泛应用。
AlexNet--基于卷积神经网络的图像分类（经典网络）
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AlexNet--基于卷积神经网络的图像分类（经典网络）一、论文研究背景、成果及意义研究背景未来技术研究趋势论文整体框架神经网络处理分类问题流程网络结构及部分参数计算网络超参数及训练网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点网络特点 一、论文研究背景、成果及意义 2012 年， AlexNet 横空出世。论文全称为《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Net
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将自2012年以来图像分类和分割的几篇经典论文汇总整理总结，解决了不少疑惑，也弥补了一直以来没有系统整理深度学习网络在CV方面应用的遗憾。在此记下AlexNet等八个经典网络的架构、创新点等，以供参考。
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2012年，AlexNet横空出世，该模型的名字源于论文第一作者的姓名Alex Krizhevsky 。AlexNet使用了8层卷积神经网络，以很大的优势赢得了ImageNet 2012图像识别挑战赛。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征，从而一举打破计算机视觉研究的方向。AlexNet与LeNet的设计理念非常相似，但也有显著的区别，其网络架构如下图所示：该网络的特点是：AlexNet包含8层变换，有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层AlexNet第一层中的卷积核形状是11×11。
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10-24 1359
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AlexNet和VGG是深度学习应用于图像分类问题的经典之作。这两个网络的Paper里包含了很多重要的概念以及网络训练时的技巧。 首先是《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》，这篇论文的地址如下：https://www.onacademic.com/detail/journal_10000399138642...
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01-16 375
文章是对博主视频讲解的一些总结。 博主链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37541097?spm=1001.2014.3001.5509 1.预言 ALexNet来自2012年，是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计。 2.亮点 1.首次利用GPU进行网络加速训练。 2.使用了Relu激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。 3.使用了LRN局部响应归一化。 4.在全连接层的前层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过
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因本人刚开始写博客，学识经验有限，如有不正之处望读者指正，不胜感激；也望借此平台留下学习笔记以温故而知新。这一篇文章介绍的是图像分类中的经典的卷积神经网络架构—AlexNet的学习笔记。 1 AlexNet 网络架构 2 AlexNet 各层网络结构 Alexnet 总共包括 8 层，其中前 5 层 convolutional，后面 3 层是 full-connected...
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