一.网络结构 AlexNet由5层卷积层和3层全连接层组成. 论文中是把网络放在两个GPU上进行,为了方便我们仅考虑一个GPU的情况. 上图中的输入是224×224224×224,不过经过计算(224−11)/4=54.75(224−11)/4=54.75并不是论文中的55×5555×55,而使用227×227227×227作为输入, 卷积层C1:处理流程为:卷积.ReLU.LRN.池化. 卷积:输入为227x227x3,使用96个11x11x3的卷积核,步长为4x4,得到FeatureMap为…

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层.它将LeNet的思想得到更广泛的传…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/…

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AlexNet 为卷积神经网络和深度学习正名,以绝对优势拿下 ILSVRC 2012 年冠军,引起了学术界的极大关注,掀起了深度学习研究的热潮. AlexNet 在 ILSVRC 数据集上达到 16.4% 的错误率(需要设定 batch_size=1) models/alexnet_benchmark.py at master · tensorflow/models · GitHub,为一个 AlexNet 的测试基准程序. 0. 模型拓扑 在 main 函数中,不是使用的 ImageNet 中…

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1. 简介 VGGNet 是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络,其主要探索了卷积神经网络的深度与网络性能间的关系. 2. 模型拓扑 16-19层深的卷积神经网络: VGGNet 论文中全部使用了 3×3 的卷积核和 2×2的池化核, 反复堆叠 3×3 的小型卷积核和 2×2 的最大池化层: 3. VGGNet-16 主要分为 6 部分, 前五部分为卷积网络: 最后一段是全连接网络:…

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