AlexNet LeNet提出并成功地应用手写数字识别,但是很快,CNN的锋芒被SVM和手工设计的局部特征所掩盖。2012年,AlexNet在ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军,一鸣惊人,从此开创了深度神经网络空前的高潮。论文ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-class...
使用ReLU激活函数减少梯度消失现象(梯度消失和梯度爆炸):在AlexNet之前,神经网络一般都使用sigmoid或tanh作为激活函数,这类函数在自变量非常大或者非常小时,函数输出基本不变,称之为饱和函数。为了提高训练速度,AlexNet使用了修正线性函数ReLU,它是一种非饱和函数,与 sigmoid 和tanh 函数相比,ReLU分片的线性结构实现了非线...
AlexNet是一种深度卷积神经网络,是深度学习领域中的一个里程碑,因为它在2012年的ImageNet图像分类竞赛中取得了突破性成绩,比第二名高出了10%以上。AlexNet的设计具有8层网络结构,其中包括5个卷积层和3个全连接层。下面我们将详细介绍其网络结构: 输入层:AlexNet接受224x224x3的图像作为输入,即图像的大小为224x224...
本文将回顾三个在CNN发展历程中具有里程碑意义的架构:AlexNet、ResNet和Faster R-CNN,帮助读者深入理解它们的核心思想和实际应用。 一、AlexNet AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军,它首次将卷积神经网络带入了大众的视野。这个模型仅有8个卷积层,但其创新性的设计使得它在图像识别领域取得了巨大的突破。 AlexNet的创新...
ResNet通过使用多个有参层来学习输入与输入输出之间的残差映射( residual mapping ) ,而非像一般CNN网络(如AlexNet/VGG等)那样使用有参层来直接学习输入输出之间的底层映射( underlying mapping)。 ① 残差学习(Residual Learning) 若将输入设为X,将某一有参网络层映射设为 HH,那么以 XX 为输入的该层的输出将为...
AlexNet,为解决LeNet在识别大尺寸图片时效果不佳的问题而提出,具有8个隐藏层,包含5层卷积和3层全连接,结构较LeNet更为复杂。改进训练过程的方法包括采用更大尺寸的卷积核和池化层等。VggNet,在AlexNet基础上进一步探索深度神经网络的设计,通过严格使用3*3小尺寸卷积和池化层构造深度CNN,实现了较好的效果...
4.3 测试AlexNet的网络输出 4.4 测试VGG的网络输出 第5章 定义反向运算:损失函数与优化器 5.1 定义损失函数 5.2 定义优化器 第6章 定义反向运算:模型训练
21世纪最具影响力论文揭晓!AI独占四席 ResNet登顶 Nature发布21世纪最具影响力论文榜!AI 论文占四席,ResNet 登顶,Transformer、Random Forest、AlexNet纷纷上榜。AI 论文除了具有天然引用优势,更是开源与实用性加持。上榜论文揭示学术新趋势:方法、工具类论文正成引用 “黑马”!#ai在抖音 #nature #论文 #引用 #...
建立一个完整的卷积神经网络模型压缩与加速系统,可以使用知识蒸馏、网络剪枝、权重量化技术对原始的 AlexNet、VGG、ResNet、 GoogleNet 进行压缩优化,进一步设计轻型卷积神经网络 SqueezeNet、MobileNet、 ShuffleNet。项目将详细介绍基于 Python 和深度学习框架(Tensorflow)的深度学习处理的编程实现,并针对卷积神经网络(CNN)、...
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...