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...
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。 LRN简介: 做法:...
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。 LRN简介: 做法:...
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...
下面将分别介绍LeNet-5、AlexNet和VGG-16结构。 1. LeNet-5(modern) 图1 LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1,其中 1 表示为黑白图像,只有一个 channel。 卷积层 filter 大小 5×5,filter 深度(个数)为 6,padding 为 0, 卷积步长s=1s=1,输出矩阵大小为 28×28×6,其中 6...
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)。
实际上,这种神经网络与 LeNet 有很多相似之处,不过 AlexNet 要大得多。正如前面讲到的 LeNet 或 LeNet-5 大约有 6 万个参数,而 AlexNet 包含约 6000 万个参数。当用于训练图像和数据集时, AlexNet 能够处理非常相似的基本构造模块,这些模块往往包含着大量的隐藏单元或数据,这一点 AlexNet 表现出色。 AlexNet ...
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...
卷积神经网络模型解读汇总——LeNet5,AlexNet、ZFNet、VGG16、GoogLeNet和ResNet,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
在AlexNet网络中,卷积层C5的步长是1。以下是关于AlexNet网络中卷积层C5的详细信息: 卷积核大小:卷积层C5使用了384个大小为3x3的卷积核。 步长:步长为1。 填充:填充为1。 输入:输入特征图的大小为13x13x256(假设经过前面的卷积和池化层后得到此大小)。 输出:输出特征图的大小仍然为13x13(因为步长为1,填充为1...