- 随着深度学习技术的发展,更高效的网络结构逐渐取代了AlexNet。 拓展知识: 尽管AlexNet在当前深度学习领域已不是最先进的模型,但它的设计理念对后续网络结构的发展产生了深远影响。例如,VGGNet、GoogLeNet等后续模型在AlexNet的基础上进行了改进,进一步提高了图像识别的准确率和效率。另外,AlexNet的成功也促使了深度学习在...
Dropout应该算是AlexNet中一个很大的创新,现在神经网络中的必备结构之一。Dropout也可以看成是一种模型组合,每次生成的网络结构都不一样,通过组合多个模型的方式能够有效地减少过拟合,Dropout只需要两倍的训练时间即可实现模型组合(类似取平均)的效果,非常高效。 如下图: 3、Alex网络结构 注:上图中的输入是224×224,...
下面是Pytorch版本的AlexNet,如果是用Tensorflow或者是百度的Paddle等深度学习框架,其实代码也基本类似. classAlexNet(nn.Module):def__init__(self):#继承父类nn的所有方法super(AlexNet,self).__init__()#构建序列化的神经网络,将网络层按照传入的顺序组合起来self.model=nn.Sequential()#第一层卷积神经网络#传入...
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
神经网络模型之AlexNet的一些总结 说明: 这个属于个人的一些理解,有错误的地方,还希望给予教育哈～ 此处以caffe官方提供的AlexNet为例. 目录: 1.背景 2.框架介绍 3.步骤详细说明 5.参考文献 背景: AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作,并在当年取得了ImageNet最好成绩,也是在那年之后,更多的更深的神经网路...
神经网络模型之AlexNet的一些总结 说明: 这个属于个人的一些理解,有错误的地方,还希望给予教育哈～ 此处以caffe官方提供的AlexNet为例. 目录: 1.背景 2.框架介绍 3.步骤详细说明 5.参考文献 背景: AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作,并在当年取得了ImageNet最好成绩,也是在那年之后,更多的更深的神经网路...
对于某一层神经元,通过定义的概率来随机删除一些神经元,同时保持输入层与输出层神经元的个数不变,然后按照神经网络的学习方法进行参数更新,下一次迭代中,重新随机删除一些神经元,直至训练结束。 4.重叠池化 在以前的CNN中普遍使用平均池化层(average pooling),AlexNet全部使用最大池化层 max pooling。一般的...
AlexNet的贡献点: 首次使用GPU加速网络训练 使用ReLU激活函数,代替不是传统的Sigmoid和Tanh,解决了Sigmoid的梯度消失问题,使收敛更快。 训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元,以减少模型过拟合。 使用了LRN局部响应归一化提高准确率。 在CNN中使用重叠的最大池化,提升了特征的丰富性。
1. AlexNet模型 一直到2012年,AlexNet横空出世,AlexNet使用了8层卷积神经网络,并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前状。 1.1 AlexNet与LeNet的区别 第一,与相对较小的LeNet相比,AlexNet包含8层变换,其中有5层卷积和2层...
其一、无论卷积还是全连接层,实质上都是线性运算,通过加入非线性的激活函数可以增强网络的非线性映射能力,相当于kernel method。其二、神经网络一般通过BP算法优化,激活函数可以加快网络收敛速度。传统神经网络激活函数通常为反正切或是sigmoid,AlexNet使用RELU作为激活函数,相比于反正切,该方法训练速度大约有6倍提升。RELU...