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深度学习面试题13:AlexNet(1000类图像分类)

第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,AlexKrizhevsky其实是Hinton的学生,这个团队领导者是Hinton,于2012年发表论文。AlexNet有60million个参数和65000个神经元,五层卷积,三层全连接网络,最终的输出层是1000通道的soft...

AlexNet总结

https://blog.csdn.net/Rasin_Wu/article/details/80017920https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72847422AlexNet在2012年的ImageNet图像分类大赛中夺得第一名,将top-5错误率瞬间提升...
代码星球 ·2020-12-17

ImageNet Classification with Deep Convolutional Nerual Networks(AlexNet)

Architecture:  整个网络8层,5个卷积层,3个全连接层  ReluNonlinearity:    非饱和的relu比饱和的sigmoid或者tanh训练速度快很多,并有效解决梯度消失  OverlappingPooling:    论文中整个网络都使用重叠网络,分别降低top-1、top-5的错误率0....

深入理解AlexNet网络

原文地址:https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/81750190AlexNet论文:《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,...
代码星球 ·2020-10-12

深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning

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