1. AlexNet 20122012 年,AlexNetAlexNet 横空出世。使用 88 层卷积神经网络,赢得 ImageNet 2012ImageNet 2012 图像识别挑战赛。 AlexNetAlexNet 网络结构: 1.1 第一个卷积层 卷积运算:原始数据为 227×227×3227×227×3 的图像。卷积核尺寸 11×11×311×11×3(高×宽×深度高×宽×深度),步长 44,每次卷积都...
第一个典型的CNN是LeNet5网络,而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛ILSVRC中,AlexNet 横空出世,直接将错误率降低了近 10 个百分点,这是之前所有机器学习模型无法做到的。 AlexNet的作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky等人。Alex Krizhevsky是Hinton的学生。网上流行说 Hinton、LeCun和Be...
-在ImageNet竞赛中,AlexNet输出层有1000个神经元,每个神经元对应一个类别。 - 输出层使用softmax激活函数,将神经网络的输出映射为类别概率分布。 AlexNet的架构是由多个卷积层和全连接层组成的深度神经网络。它的特点包括使用ReLU激活函数、卷积核的大小变化、局部响应归一化(LRN)层(不再常用)、Dropout正则化以及大量...
从LeNET到AlexNET: ReLU激活函数 在一些之前传统的机器学习过程中我们一般采用Sigmoid和tanh函数来作为激活函数,但是这两个函数在做梯度下降的过程中(减小训练误差),由于梯度衰减问题,收敛速度比较慢,也同时限制了训练更深层网络的可能性。所以一般会在网络中采用ReLu函数,使学习周期大大缩短,提高速度和效率.ReLU函数的...
第一个典型的CNN就是LeNet5网络结构,但是今天我们要讲的主角是AlexNet也就是文章《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》所介绍的网络结构。Alex等人在2012年提出的AlexNet网络结构模型在ILSVRC-2012上以巨大的优势获得第一名,引爆了神经网络的应用热潮,使得卷积神经网络CNN成为在图像分类上的...
经典卷积神经网络——AlexNet 一.网络结构 AlexNet由5层卷积层和3层全连接层组成。 论文中是把网络放在两个GPU上进行,为了方便我们仅考虑一个GPU的情况。 上图中的输入是224×224224×224,不过经过计算(224−11)/4=54.75(224−11)/4=54.75并不是论文中的55×5555×55,而使用227×227227×227作为输入,...
今天,我们将介绍深度学习领域的一个著名网络AlexNet。2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝室用GPU死磕了一个Deep Learning模型,一举摘下了视觉领域竞赛ILSVRC 桂冠,在百万量级的ImageNet数据集合上,以62.5%的TOP1准确率夺得冠军,并远远领先于同期的其他算法,震惊了CV届。
AlexNet is a convolutional neural network that is 8 layers deep. You can load a pretrained version of the network trained on more than a million images from the ImageNet database [1]. The pretrained network can classify images into 1000 object categories, such as keyboard, mouse, pencil, an...
AlexNet 论文深度讲解 CatchZeng + 关注 预计阅读时间32分钟 论文地址 阅读方式 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 使用深度卷积神经网络的 ImageNet 分类 Abstract 摘要 1 Introduction 1 简介 2 The Dataset 2 数据集 3 The Architecture 3 架构 3.1 ReLU Nonlinearity 3.1 ReLU 非线性...