ALEXNET网络与CNN的关系 AlexNet首次在大规模图像数据集实现了深层卷积神经网络结构,点燃了深度学习这把火。其在ImageNet LSVRC-2012目标识别的top-5 error为15.3%,同期第二名仅为26.2%,碾压其他传统的hand-craft 特征方法,使得计算机视觉从业者从繁重的特征工程中解脱出来,转向思考能够从数据中自动提取需要的特征,做到...
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在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化,AlexNet全部使用最大池化,避免平均池化的模糊化效果。并且AlexNet中提出让步长比池化核的尺寸小,这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖,提升了特征的丰富性。 tensorflow代码实现: from datetime import datetime import math,time import tensorflow as tf batch_siz...