在AlexNet中LRN 局部响应归一化的理 一.LRN技术介绍: Local Response Normalization(LRN)技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法.其中caffe.tensorflow等里面是很常见的方法,其跟激活函数是有区别的,LRN一般是在激活.池化后进行的一种处理方法.LRN归一化技术首次在AlexNet模型中提出这个概念. 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.

很多时候我们需要对图像进行局部对比度归一化,比如分块CNN的预处理阶段.theano对此提供了一些比较方便的操作. 局部归一化的一种简单形式为: 其中μ和σ分别为局部(例如3x3的小块)的均值和标准差. 利用代码说明一下如何实现: import theano import numpy from theano.sandbox import neighbours from theano import tensor as T from theano import function from skima

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

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

2012年,Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet,夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军,且准确率远超第二名(top5错误率为15.3%,第二名为26.2%),引起了很大的轰动.AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构,在此之前,深度学习已经沉寂了很长时间,自2012年AlexNet诞生之后,后面的ImageNet冠军都是用卷积神经网络(CNN)来做的,并且层次越来

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

1.AlexNet 模型简介 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. 2.AlexNet 模型特点 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:1)更深的网络结构2)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3)使用D

原文地址:https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/81750190 AlexNet论文:<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,也就是文章<ImageNet Classification with Deep Convolutional N

在前文中,我们介绍了LeNet的相关细节,它是由两个卷积层.两个池化层以及两个全链接层组成.卷积都是5*5的模板,stride =1,池化为MAX.整体来说它有三大特点:局部感受野,权值共享和池化.2012年ALex发布了AlexNet,他比LeNet5更深,而且可以学习更复杂的图像高维特征.接下来,我们就将一起学习AlexNet模型. 论文原文: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文翻译:AlexN

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

1. 摘要 本文的模型采用了 5 层的卷积,一些层后面还紧跟着最大池化层,和 3 层的全连接,最后是一个 1000 维的 softmax 来进行分类. 为了减少过拟合,在全连接层采取了 dropout,实验结果证明非常有效. 2. 数据集 ImageNet 数据集包含了超过 15,000,000 大约 22,000 类标记好的高分辨率图片,ILSVRC 包含 ImageNet 中 1000 类每类大约 1000 张图片,总共大约有 1,200,000 张训练图片,50,000 张验证图片和 15

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

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

2014年,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出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).论文下载 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.论文主要针对卷积神经网络的深度对大规模图像集识别精度的影响,主要贡献是使用很小的卷积核(\

alexNet共有八层网络卷积层1:输入224*224*3 卷积核11*11*3*96 步长为4 然后是ReLU.局部归一化.3*3步长为2的最大值池化卷积层2:输入为28*28*96 卷积核5*5*96*256 然后是ReLU.局部归一化.3*3步长为2的最大值池化卷积层3:输入14*14*256 卷积核3*3*256*384 然后是ReLU卷积层4:输入14*14*384 卷积核3*3*384*384 然后是ReLU卷积层5:输入14*14*384 卷积核3*3*384*256 然后是ReL

cnn发展史 这是imageNet比赛的历史成绩 可以看到准确率越来越高,网络越来越深. 加深网络比加宽网络有效的多,这已是公认的结论. cnn结构演化图 AlexNet 诞生于2012年,因为当时用了两个GPU(硬件设备差),所以结构图是2组并行 网络结构总共8层,5个卷积层,3个全连接层,最后输出1000个分类 分层结构图 简单解释如下: conv1:输入为224x224x3,96个shape为11x11x3的卷积核,步长为4,输出55x55x96的特征图,(224-11)/4+1,padd

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤.网络模型的内容如下,包括模型创建和权值初始化,这些内容都在nn.Module中有实现. 网络模型的创建步骤 创建模型有 2 个要素:构建子模块和拼接子模块.如 LeNet 里包含很多卷积层.池化层.全连接层,当我们构建好所有的子模块之后,按照一定的顺序拼接起来

这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在CV领域中的地位. 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 网络的架构如图所示 包含八个学习层:五个卷积神经网络和三个全连接网络,并且使用了最大池化. RELU非线性层 传统的神经网络的输出包括$tanh$ 和 $ y = (1+e^{-x})^{-1}$,namely sigmoid. 在训练阶段的梯度下降的过程中, 饱和的非线性层比非饱和的非线性层下降得更慢. -- RELU 可以加快训练的速度,与饱和非线性函数相比达到相同

文章相关 1 第七章:网络优化与正则化(Part1) 2 第七章:网络优化与正则化(Part2) 7.3 参数初始化 神经网络的参数学习是一个非凸优化问题．当使用梯度下降法来进行优化网络参数时,参数初始值的选取十分关键,关系到网络的优化效率和泛化能力． 梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值. 初始化为0 : 对称权重问题 所有参数为 0 $\longrightarrow$ 神经元的输出相同 $\longrightarrow$ BP梯度相同 $\longrightarrow$ 参数更

AlexNet网络结构   网络包含8个带权重的层:前5层是卷积层,剩下的3层是全连接层.最后一层全连接层的输出是1000维softmax的输入,softmax会产生1000类标签的分布网络包含8个带权重的层:前5层是卷积层,剩下的3层是全连接层.最后一层全连接层的输出是1000维softmax的输入,softmax会产生1000类标签的分布. ●输入层 输入为224x224x3的三通道RGB图像,为方便后续计算,实际操作中通过padding做预处理,把图像变成227x227x3. ●卷积层C1

这是HInton课程第13课,这一课有两篇论文可以作为课外读物<Connectionist learning of belief networks>和<The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks>,(下文中采样和样本是同一个单词,泛化和生成是同一个单词,我是按照自己的理解在不同的上下文中进行不同的翻译,如果一个理解不通,可以换另一个). 一.BP算法的Ups和downs 在这部分,将会介绍BP的历史,先介绍在7