AlexNet 实际上就是一个 CNN,如下图,包含 8 个学习层:5 个卷积层和 3 个全连接层。在现在看来,AlexNet 的架构并不复杂。 图1 AlexNet 架构 AlexNet 首次在 CNN 中成功应用了 ReLU、Dropout 和 LRN 等。具体如下: (1)AlexNet 中使用 Relu 作为 CNN 的激活函数,成功解决了 Sigmoid 在网络较深时的梯度弥...
【数据增广】随机地从256 x256的原始图像中截取224 x224大小的区域,相当于增加了2048倍的数据量;【Dropout】AlexNet在后面的三个全连接层中使用Dropout,随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合。 AlexNet总共包含8层,其中有5个卷积层和3个全连接层,有60M个参数,神经元个数为650k,分类数目为1000,LRN层出现在第...
整体来看,AlexNet的卷积核从11到5再到3不断变小,而feature map也通过重叠式max pool在第1、2、5层折半式缩小,到第5个卷积层后,图像特征已经提炼得足够充分,便用两个全连接层和一个softmax层组合得出最终的分类结果。 AlexNet相对于前辈们有以下改进: 1、AlexNet采用了Relu激活函数:ReLU(x) = max(x,0) 2...
ResNet论文猜想其中可能存在过拟合问题，毕竟ResNet中没有使用正则化。但是并没有具体的实验支持这一猜想，目前仍然作为一个开放性的问题。总结 To be better, we need to go deeper从LeNet-5->AlexNet->VGGNet，都是通过直接叠加卷积层来增加网络的深度，并且实践证明了网络越深，效果表现越好。但是当叠加到一定...
简介:图像分类经典神经网络大总结(AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ) 前言 在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此盛于图像相关领域。 发展历史:Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> ...
Deep Learning一路走来,大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重,而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。 随着2012年AlexNet的一举成名,CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。目前,CNN又有了很多其他花样,比如R-CNN系列,详情敬请期待我爱机器学习网站(http://52ml....
2. AlexNet: 由于图片数据集的扩大和硬件设备的发展,更深层更复杂的神经网络模型被使用,其中代表为AlexNet,与相对较小的LeNet相比,AlexNet包含8层变换,其中有五层卷积和两层全连接隐含层,以及一个输出层。 def AlexNet(): """ 对leNet的一个扩展,得益于数据集和硬件资源的发展 ...
本文是深度学习课程的实验报告 使用了MLP/LeNet/AlexNet/GoogLeNet/ResNet五个深度神经网络模型结构和MNIST、Fashion MNIST、HWDB1三个不同的数据集,所用的开发框架为tensorflow2。 本文的数据集和.ipynb文件可在此处下载:https://download.csdn.net/download/qq1198768105/85260780 实验结果 实验结果如下表所示 模型在...
Deep Learning模型大名鼎鼎的AlexNet模型 大量数据,Deep Learning领域应该感谢李飞飞团队搞出来如此大的标注数据集合ImageNet; GPU,这种高度并行的计算神器确实助了洪荒之力,没有神器在手,Alex估计不敢搞太复杂的模型; 算法的改进,包括网络变深、数据增强、ReLU、Dropout等 ...
GoogleNet,在AlexNet的基础上引入了Inception结构,通过降低通道数和减少计算复杂度来设计更深的网络。Inception结构融合了多种卷积操作,提供了一种灵活的网络设计方式,显著提高了模型的计算效率。ResNet,面对AlexNet深度网络设计方向的不足,提出使用残差连接结构,解决了梯度消失或爆炸问题,允许构建更深层的网络。