由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注. 知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注. AlexNet特点 AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构,学习更丰富更高维的图像特征.AlexNet的特点: 更深的网络结构 使用层叠的卷积层,即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data…

上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其…

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文理解  在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络,并获得很好的成果. 数据集:ILSVRC使用ImageNet的一个子集,1000个类别每个类别大约1000张图像.总计,大约120万训练图像,50000张验证图像和15万测试图像. 网络架构:5个卷积层和3个全连接层另外还有无权重的池化层. 激活函数使用了ReLU非线性函数,大大加快了训…

转载自:http://blog.csdn.net/u011974639/article/details/76146822 项目:https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/ github:https://github.com/davifrossard/iml…

开局一张图,内容全靠编. 上图引用自 [卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet. 目前常用的卷积神经网络 深度学习现在是百花齐放,各种网络结构层出不穷,计划梳理下各个常用的卷积神经网络结构. 目前先梳理下用于图像分类的卷积神经网络 LeNet AlexNet VGG GoogLeNet ResNet 本文是关于卷积神经网络的开山之作LeNet的,之前想着论文较早,一直没有细读,仔细看了一遍收获满满啊. 本文有以下内容: LeNet 网络结构 LeNet 论文 LeNet keras实…

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…

准确率只有70%,cpu版本的TF居然跑了两天才跑完,其他方法将继续尝试. 生成数据目录: import numpy as np import os train_label = {} for i in range(10): search_path = './data/train/{}'.format(i) file_list = os.listdir(search_path) for file in file_list: train_label[os.path.join(search_path,…

深度卷积神经网络(AlexNet) LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意. 1.神经网络计算复杂. 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域. 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取:通过学习得到数据的多级表征,并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式. 神经网络发展的限制:数据.硬件 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征,从而⼀举打破计算机视觉研究的前状. 特征: 8层变换,其中有5层卷积和2层全连接隐藏层,以及1个全连接输…

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在…