AlexNet是LeNet的一种更深更宽的版本。首次在CNN中应用ReLU、Dropout和LRN,GPU进行运算加速。 一共有13层,有8个需要训练参数的层(不包括池化层和LRN层),前5层是卷积层,后三层是全连接层。 最后一层是有1000个类输出的softmax层用作分类。 前言 截取224*224,实际上又扩充了一个边界,成为227*227,论文里面224...
最早的 CNN 算法,由 Yann LeCun 提出 用于手写数字识别,有两个卷积层和两个pooling层 展示了 CNN 在图像领域的强大能力 AlexNet: 2012 年深度卷积网络取得突破性进展 使用卷积层替换全连接层,改进原有 CNN 模型结构 使用ReLU 函数和 Dropout 技术提高准确率和收敛速度 VGGNet: 提出使用更多的卷积层提高准确率 以...
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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...