深度学习-卷积神经网络-AlexNET
文章目录
- 前言
- 1.不同卷积神经网络模型的精度
- 2.不同神经网络概述
- 3.卷积神经网络-单通道
- 4.卷积神经网络-多通道
- 5.池化层
- 6.全连接层
- 7.网络架构
- 8.Relu激活函数
- 9.双GPU
- 10.单GPU模型
- 1.LeNet-5
- 2.AlexNet
- 1.架构
- 2.局部响应归一化(VGG中取消了)
- 3.重叠/不重叠池化
- 4.过拟合-数据增强
- 5.过拟合-dropout
- 6.性能
前言
本章内容来自B站:
AlexNet深度学习图像分类算法
1.不同卷积神经网络模型的精度




2.不同神经网络概述

3.卷积神经网络-单通道

4.卷积神经网络-多通道

5.池化层

6.全连接层

7.网络架构


8.Relu激活函数
sigmoid和tanh会产生梯度消失或者爆炸的问题


9.双GPU
10.单GPU模型
1.LeNet-5
手写数字识别


2.AlexNet
1.架构
双GPU上





2.局部响应归一化(VGG中取消了)



3.重叠/不重叠池化

4.过拟合-数据增强


5.过拟合-dropout




6.性能




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