报错:ModuleNotFoundError: No module named 'A_alexnet' 解决方法:删掉根目录A_alexnet,为from tools.my_dataset import CatDogDataset
由AlexNet架构图,卷积核有384个(两个GPU各192个,同时不共享各自GPU内的第三卷积层输出),卷积核尺度为3*3*3,步长为1,生成卷积特征图单元数为13*13*192*2,每个特征图尺度为13*13,由此计算输入特征图尺度为15*15(13(单向尺度)*1(步长)+(3(卷积核尺度)-1(步长))=15)。因此输入特征图单元数为15*15*384。
AlexNet将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数(更容易训练) AlexNet采用丢弃法来控制全连接层的模型复杂度。(优化) AlexNet引⼊了⼤量的图像增⼴,如翻转、裁剪和颜⾊变化,从而进⼀步扩⼤数据集来缓解过拟合 下图是LeNet与AlexNet模型的对比图 AlexNet的结构 AlexNet 实现稍微简化过的AlexNet imports...
一战成名的神经网络 AlexNet神经网络 2012年,在ImageNet竞赛冠军有一种卷积神经网络一战成名,它的分类准确率远超第二名传统分类方法,它的名字叫——AlexNet. AlexNet详细网络结构如下图: AlexNet最值得借鉴的有以下几点: 1. 采用了双GPU的方式分别加载卷积核(如图两...
下面介绍AlexNet中使用的缓解过拟合的两个主要方法。 4.1 Data Augmentation(数据增量) 早期最常见的针对图像数据减少过拟合的方法就是人工地增大数据集,AlexNet中使用了两种增大数据量的方法 1、镜像反射和随机剪裁 先对图像做镜像反射,就像下图这样: 然后在原图和镜像反射的图(256×256)中随机...
AlexNet在ImageNet竞赛中表现出色,将图像分类的准确率大幅提高。它可以应用于各种图像分类任务,如人脸识别、物体识别等。 2. 目标检测 AlexNet的卷积层可以提取图像中的特征,通过滑动窗口和卷积操作,可以检测图像中的目标物体。这种方法被广泛应用于自动驾驶、视频监控等领域。 3. 图像生成 AlexNet的卷积层可以提取图像的...
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alexnet损失函数alexnet损失函数 AlexNet神经网络模型是在ImageNet大规模视觉识别竞赛(ILSVRC)中取得显著成绩的深度卷积网络模型。在AlexNet模型中,损失函数的设计对于模型的性能至关重要。 AlexNet模型使用的是softmax回归损失函数,其定义如下: $$L=-frac{1}{N}sum_{i=1}^{N} log(frac{e^{f_{y_i}}}{sum_{...
解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会⼀ 升⼀降问题 遇到的问题 当时⾃⼰在使⽤Alexnet训练图像分类问题时，会出现损失在⼀个epoch中增加，换做下⼀个epoch时loss会骤然降低，⼀开始这个问题没有⼀点头绪，我数据也打乱了，使⽤的是tf.train.shuffle_batch 在capacity中设置⼀个值，...