AlexNet特点

AlexNet网络结构与特点解析

AlexNet是一种深度卷积神经网络模型，由8层神经网络组成，包括5层卷积层和3层全连接层。它采用大型卷积核和池化层来提取局部特征和实现平移不变性。引入了ReLU激活函数，加速了训练过程并解决了梯度消

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2023-07-26 07:32

AlexNet笔记

AlexNet 是 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 创造了一个“大型的深 度卷积神经网络”，赢得了 2010 和 2012 ILSVR

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2020-07-19 07:09

pytorch实现alexnet

=================pytorch 实现 alexnet ，图片集太大就不上传了

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2019-03-15 01:33

bvlc_alexnet

bvlc_alexnet.caffemodelsource:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/

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2019-06-04 05:16

tensorflow实现alexnet

Tensorflow implements alexnet

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2019-06-23 15:36

Alexnet鲜花分类

使用tflearn高层封装，用alexnet对鲜花数据集进行训练

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2019-01-05 04:18

Tensorflow实现AlexNet

Tensorflow实现AlexNet，但是做了点修改，将最后一层的relu激活函数改成了sigmoid函数，主要是为了实现深度哈希

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2019-01-05 04:48

AlexNet.pdf

人工智能深度学习方向的卷积神经网络alexnet，是属于比较早的一款

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2020-06-03 14:38

AlexNet论文总结

AlexNet 论文总结一、论文翻译摘要(一)引言(二)数据集(三)架构1. ReLU非线性2. 多GPU训练3. 局部响应归一化(LRN)4. 重叠池化5. 整体架构(四)减少过拟合1. 数据增强2

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2021-01-16 21:03

AlexNet中文.docx

我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中。在测试数据上,我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0

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2020-08-29 19:56