模型实战（6）之Alex实现图像分类：模型原理+训练+预测（详细教程！）
Alex实现图像分类：模型原理+训练+预测
- 图像分类或者检索任务在浏览器中的搜索操作、爬虫搜图中应用较广，本文主要通过Alex模型实现猫狗分类，并且将可以复用的开源模型在文章中给出！！！
- 数据集可以由此下载：Data
- 本文将从以下内容做出讲述：
- 1.模型简介及环境搭建
- 2.数据集准备
- 3.训练
- 4.预测
1. 模型简介及环境搭建
- 模型介绍：
AlexNet是由Alex Krizhevsky 提出的首个应用于图像分类的深层卷积神经网络，该网络在2012年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition）图像分类竞赛中以15.3%的top-5测试错误率赢得第一名。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。 这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。网络结构如下
AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexNet主要使用到的新技术点如下：
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