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
  • 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
    • 5.详细介绍-论文
      • 1.三位大师
      • 2.论文详细内容

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

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2.不同神经网络概述

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3.卷积神经网络-单通道

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4.卷积神经网络-多通道

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5.池化层

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6.全连接层

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7.网络架构

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8.Relu激活函数

sigmoid和tanh会产生梯度消失或者爆炸的问题
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1.LeNet-5

手写数字识别
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2.AlexNet

1.架构

双GPU上
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2.局部响应归一化（VGG中取消了）

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3.重叠/不重叠池化

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4.过拟合-数据增强

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5.过拟合-dropout

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6.性能

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5.详细介绍-论文

1.三位大师

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2.论文详细内容

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