3 AlexNet AlexNet在2012年以16.4%的显著优势问鼎ILSVRC的冠军,重新燃起了人们对于深度学习研究的热情。它第一次采用了relu,dropout,GPU加速等技巧,参数量为6000万,模型大小240M左右。其网络结构如下 AlexNet输入图片为224x224, 输入为RGB三通道。正向传播共5个卷积层和3个全连接层,步骤为 conv1-relu1-pool1-lrn1...
AlexNet[Krizhevsky et al., 2012]是第一个现代深度卷积网络模型,其首次使用了很多现代深度卷积网络的一些技术方法,比如使用GPU进行并行训练, 采用了ReLU作为非线性激活函数,使用Dropout防止过拟合,使用数据增强 来提高模型准确率等。 AlexNet赢得了2012年ImageNet图像分类竞赛的冠军。 AlexNet的结构如图所示,包括5个卷积...
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...
AlexNet处理的是1000分类问题,它采用8层神经网络,其中包含5个卷积层和3个全连接层(其中3个卷积层后面加了最大值池化层),包含6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元。 下图为AlexNet的网络结构: AlexNet的输入是一个227像素*227像素*3的3通道彩色图像 第一层是卷积层,有96个卷积核,大小为11*11(11*11...
AlexNet 的独特优势在于直接将图像输入到分类模型中。 卷积层可以自动提取图像的边缘,全连接层学习这些特征 理论上,通过添加更多卷积层可以有效地提取视觉模式的复杂性 AlexNet 的缺点 与VGGNet、GoogLENet 和 ResNet 等后续模型相比,AlexNet 不够深。 不久之后,不再鼓励使用大卷积滤波器 (5*5)。
2、网络学习:卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需。如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看“Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列...
AlexNet模型的出现打破了众多学者的认知,首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征,越来越多的人加入到深度学习算法的研究浪潮中。 AlexNet的模型架构 AlexNet网络是8层卷积神经网络,前5层为卷积层,后3层为全连接层。 卷积层conv1: kernels:96 kernel_size=11 padding:[1,2] stride=4 input_size: [3,224...
AlexNet和上面的网络相比,则大的多,参数一共6000万,这里就用到了最大值池化层、same padding、softmax等现在常用的处理方法。 这个网络比较特殊的地方在于,设计的时候用了两个GPU进行处理,网络的每一层都分布在两个处理器中,加快了处理结果。 另外,这个模型用到了局部响应归一化层(LRN)的概念。
三. AlexNet网络 该网络以大优势赢得2012年的ImageNet ISLVRC大赛,由Alex Krizhevsky发现,跟LeNet-5网络有些相似,但是更大更深一些。该网络的一大特色就是直接的将卷积层堆叠到一起,而不是卷积层之后跟着池化层。如下: 为了降低过拟合的风险,Alex用了之前讨论的两种正则化技术 ...
AlexNet由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Hinton的博士生提出，由5个卷积层、3个全连接层和1个softmax层组成。为适应GPU内存限制，AlexNet被拆分为两部分，分别在两个GPU上运行，通过特定层进行通信。AlexNet结构如下：5个卷积层、3个全连接层和1个softmax层。LeNet-5首次揭示了卷积神经网络强大的...