AlexNet论文总结

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< AlexNet - 论文研读个人笔记 >

Alexnet - 论文研读个人笔记一.论文架构摘要: 简要说明了获得成绩.网络架构.技巧特点 1.introduction 领域方向概述前人模型成绩本文具体贡献 2.The Dataset 数据集来源,训练数据进行的一些预处理 3.The Architecture 网络模型大体组成 ReLU Training on Multiple GPUs LRN (Local Response Normalization) Overlapping Pooling 网络模型整个具体架构 4.Redu…

【分类】AlexNet论文总结

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 对数据集的处理 3. 网络模型 3.1 ReLU Nonlinearity 3.2 Training on multiple GPUs 3.3 Local Response Normalization 3.4 Overlapping Pooling 3.5 Overall Architecture 4. 减少过拟合 4.1 Data Augmentation 4.2 dropout 5. details of learning 效果 @ 0. 论文链接 h…

论文链接:https://papers.nips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf Q1:解决了什么? 目前主要利用机器学习来解决目标识别任务: 机器学习可以通过"扩充数据集"."强化训练模型"."充实预防过拟合的手段"等多种技巧去提高训练性能. 之前机器学习所使用的数据集太小,只能完成简单的识别任务,但是实际场景中识别任务要复杂得多,因此需要更加大型的数据…

AlexNet—论文分析及复现

AlexNet卷积神经网络是由Alex Krizhevsky等人在2012年的ImagNet图像识别大赛获得冠军的一个卷积神经网络,该网络放到现在相对简单,但也是深度学习不错的卷积神经网络.论文:<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 论文结构 Abstruct:简单介绍了AlexNet的结构及其成果 Introduction:神经网络要是有更快的GPU和更大的数据集我们的结果就会得到改善 The Da…

AlexNet论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…

【深度学习论文篇 01-1 】AlexNet论文翻译

前言:本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来,英文水平有限,不影响阅读即可.翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解,但太过耗时,不建议采用.我翻译的另一个目的就是想重拾英文,所以就硬着头皮啃了.本文只作翻译,总结及代码复现详见后续的姊妹篇. Alex原论文链接:https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf 使用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类作者:A…

tensorflow学习笔记——AlexNet

1,AlexNet网络的创新点 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: (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但直到AlexNet的出现才将其发扬光大. 在最初的感知机模型中,输入和输出的关系如下: 虽然只是单纯的线性关系,这样的网络结构有很大的局限性:即使用很多这…