AlexNet 以其在各种视觉识别任务中的强大性能而闻名,它利用深度学习直接解释复杂的图像。我们将分解其操作背后的数学原理及其实现框架。 目录 介绍 AlexNet 架构概述 2.1 一般层结构 2.2 输出层和Softmax分类 AlexNet 组件的深入分析 3.1 ReLU 非线性 3.2 多GPU 训练 3.3 局部响应归一化 3.4 重叠池化 3.5 全连接层...
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和Be...
从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构 AlexNet是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结构,刷新了Image Classification的几率,从此deep learning在Image这块开始一次次超过state-of-art,甚至于搭到打败人类的地步,看这边文章的过程中,发现了很多以前零零散散看到的一些优化技术 模型结构 首先...
AlexNet--CNN经典网络模型详解 二、AlexNet 在imagenet上的图像分类challenge上大神Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军,振奋人心,利用CNN实现了图片分类,别人用传统的机器学习算法调参跳到半死也就那样,Alex利用CNN精度远超传统的网络。 1. conv1阶段DFD(data flow diagram): 第一层输入数据为原始的...
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...
【深度学习算法原理】经典CNN结构——AlexNet 1. 概述 AlexNet卷积神经网络在CNN的发展过程中起着非常重要的作用,AlexNet是由加拿大多伦多大学的Alex Krizhevsky等人提出。 2. 算法的基本思想 2.1. AlexNet的网络结构 AlexNet的网络结构如下图所示: 抛开两个GPU的结构不说,这主要是因为受当时的计算环境的影响。对于...
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。 在计算机视觉领域目标检测和识别 通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果,我们以通过...
一般来说增加网络表达能力的途径有三种:1.增加网络深度,如从AlexNet到ResNet,但是实验结果表明由网络深度带来的提升越来越小;2.增加网络模块的宽度,但是宽度的增加必然带来指数级的参数规模提升,也非主流CNN设计;3.改善CNN网络结构设计,如Inception系列和ResNeXt等。...
由于当时的GPU运算能力比较低,AlexNet通过两个GPU协同训练,因此文章给出的网络结构不如NetScope的清晰,参见Netscope。 该网络共包含8个权重层,其中5个卷积层,3个全连接层。1,2卷积层后连有LRN层,不过此后的网络也证明LRN并非CNN中必须包含的层,甚至有些网络加入LRN后效果反而降低。每个LRN及最后层卷积层后跟有最大...
AlexNet在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得了第一名,它被认为是计算机视觉领域最有影响力的论文之一,推动了更多的论文使用CNN和GPU来加速深度学习。 AlexNet共有8层结构,前5层为卷积层用作特征提取,后3层为全连接层用作分类器。为了适应两个GPU的并行计算,AlexNet使用了分组卷积。