深入了解AlexNet,第一个现代CNN,理解其数学原理,从零开始实现它,并探索其应用。 卷积神经网络(CNN)是一种专门设计的深度神经网络,主要用于处理结构化数组数据,如图像。CNN通过直接从图像的像素数据中识别…
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...
CNN-AlexNet 网络结构如下图: 从图中可以看出,采用双gpu训练 增加LRN归一化层:本质上,这个层也是为了防止激活函数的饱和的。 采用dropout防止过拟合 基于AlexNet进行微调 ,诞生了ZF-net CNN-GoogleNet GoogLeNet借鉴了NIN的特性,在原先的卷积过程中附加了11的 卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升了网络的深度,提高了r...
defAlexNet_v1(im_height=224,im_width=224,class_num=1000):# tensorflow中的tensor通道排序是NHWCinput_image=layers.Input(shape=(im_height,im_width,3),dtype="float32")#output(None,224,224,3)x=layers.ZeroPadding2D(((1,2),(1,2)))(input_image)#output(None,227,227,3)x=layers.Conv2D(...
前面两篇文章已经把论文中大部分的东西都说完了,前篇直达:CNN基础论文复现---AlexNet(一),网络也搭建起来了,到论文中的第5章了,就是 Details of learning。 上次留了个问题,就是有个均值,标准差和全连接隐层神经元偏置初始化的问题,不是很明白,然后查了一下网上大佬的代码。。。 文章中...
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 可以说是具有历史意义的一个深层网络结构,在此之前,深度学习已经沉寂了很长时间,自 2012 年 AlexNet 诞生之后,后面的 ImageNet 冠军都是用卷积神经网络(CNN)来做的,并且层次越来越深,使得CNN成为在图像识别分类的核心算法模型,带来了深度学习的大爆发。本文将详细讲解 AlexNet 模型及使用 Keras与Tensorflow ...
概念: CNN AlexNet卷积层是指在卷积神经网络中使用的一种卷积层结构,它是由Alex Krizhevsky等人在2012年提出的,被广泛应用于图像分类任务。该卷积层通过卷积操作和非线性激活函数来提取输入图像的特征,并通过池化操作减小特征图的尺寸。 分类: CNN AlexNet卷积层属于卷积神经网络中的前馈层,用于提取输入图像的特征。
1、AlexNet 模型简介 由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注。 知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。 2、AlexNet 模型特点 ...
卷积神经网络 CNN & AlexNet 神经网络发展阶段 卷积神经网络CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是近年发展起来,并广泛应用于图像处理和图像识别等领域的一种多层神经网络。 传统BP网络存在的问题: 1. 权值太多,计算量太大 2. 权值太多,需要大量样本进行训练...