一:AlexNet网络结构 在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中AlexNet一鸣惊人,对128万张1000个分类的预测结果大大超过其他算法模型准确率,打败其它非DNN网络一鸣惊人。AlexNet包括5个卷积层与三个全连接层,与今天动则十几层、几十层甚至成百上千层相比,简直是太简单、太容易理解啦。AlexNet网络一共有八层。前面5层是卷积...
在AlexNet问世之后,CNN以一个很快的速度发展,截止到2016年,已经有了多代的网络结构问世,深度、宽度上也越来越大,效率和正确率上也越来越好: AlexNet—NiN—VGG—GoogLeNet—ResNet 在这些结构中: NiN 引入1*1卷积层(Bottleneck layer)和全局池化 VGG将7*7替换成三个3*3 GoogLeNet引入了Inception模块 ResNet引入了...
AlexNet在fc6全连接层引入了drop out的功能。dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率(一般是50%,这种情况下随机生成的网络结构最多)将其暂时从网络中丢弃(保留其权值),不再对前向和反向传输的数据响应。注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而相当于每一个mini-batc...
AlexNet网络结构在整体上类似于LeNet,都是先卷积然后在全连接。但在细节上有很大不同。AlexNet更为复杂。AlexNet有60 million个参数和65000个 神经元,五层卷积,三层全连接网络,最终的输出层是1000通道的softmax。AlexNet利用了两块GPU进行计算,大大提高了运算效率,并且在ILSVRC-2012竞赛中获得了top-5测试的15.3%error...
AlexNet 网络 AlexNet由输入层,5个卷积层,3个全连接层组成(其中最后一个全连接层也是softmax输出层)。网络是分布在2个GPU上的,部分层只跟同一个GPU中的上一层连接。其网络结构如下: 一.卷积层1: 第一层输入数据为原始的227* 227* 3的图像(输入图像的尺寸是224* 224,在进行第一次卷积的时候会padding 3个...
无LRN层的Alexnet网络结构如下图所示,,其主要由5个卷积层conv1~conv5、3个最大值池化层pool1~pool3、3个Affine层fc1~fc3,以及输出端的Softmax层构成。下文我们将分别讲解各层的结构、原理。 conv1层 conv1为Alexnet网络的输入层,将其信息列出如下: ...
AlexNet是首个应用于图像分类的的深层卷积神经网络,并使用GPU代替CPU进行运算,它的出现证明了深层卷积神经网络在复杂模型下的有效性,使CNN在计算机视觉中流行开来。是2012年ILSVRC 2012(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛的冠军网络,就是牛掰。
AlexNet网络的原始输入图像大小为【3,224,224】,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层构成,并且在每一个卷积层和全连接层之后都进行一次ReLU激活。其中的3个池化层分别跟在第1、第2和第5个卷积层的激活之后。网络结构图如下: AlexNet网络结构解析
AlexNet网络结构解析 卷积层1(Conv + ReLU + MaxPool) Conv1使用卷积核大小为11,步距为4,padding为2。 输入大小:【3,224,224】 输出大小:【48,55,55】 N = (W-F+2P)/ S + 1 = (224-11+2*2)/4+1=55。 卷积之后跟着一个ReLU激活,激活之后接着一个最大池化上采样,池化核大小为3,步距为2,...
AlexNet Architecture 上图是 Alex Krizhevsky 原论文中 AlexNet 结构图,做了简单的标注。 该模型由5个卷积层和3个全连接层构成,其中还有3个 Pooling 层。 先定义 conv block 包括卷积、BatchNormalization 和 Activation: defConv_block(layer,filters,kernerl_size=(3,3),strides=(1,1),padding="valid",name...