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失问题。为了缓解过拟合，还使用了数据增强技术和Dropout。AlexNet在当年的ImageNet图像识别竞赛中取得了突破性的成果。
用户评论
相关推荐
AlexNet网络结构详解与模型的搭建
首先贴出三个链接: 1. AlexNet网络结构详解视频 2. 使用pytorch搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练 3. 使用tensorflow搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训
PDF
101KB
2021-01-31 23:55
供应链网络结构特点.pptx
供应链网络结构特点.pptx
pptx
400.39KB
2023-01-06 13:30
无线传感器网络结构及特点分析
无线传感器网络是一门获取和处理信息的新兴技术。为了满足应用的要求,设计人员必须对相关的网络结构、协议和功耗等性能特点全面深入了解。详细阐述了无线传感网络的通信结构,传感节点的组成结构及可能的实现方案,
PDF
0B
2019-09-26 07:48
预制泵站解析：组成结构与构造特点
预制泵站的组成预制泵站将多个设备集成一体，实现了便捷的安装和运行。其主要构成部分包括：污水泵组件：包含污水泵、进出水管道和阀门等，负责污水的输送。消声器组件：用于降低设备运行时的噪音，减少对周
docx
10.87KB
2024-04-29 00:30
网络结构拓扑图解析
本文从计算机网络的角度，详细解析了网络拓扑结构图的构成、种类、优缺点及应用场景，通过对不同拓扑图的分析，指出了其对网络性能、可靠性、安全等方面的影响，同时结合实际案例，演示了如何使用网络拓扑结构图进行
docx
23.93KB
2023-04-09 11:10
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
PDF
620KB
2020-07-19 07:09
AlexNet Pytorch
使用pytorch框架写的Alexnet,自己还是个研二学生,水平有限希望可以帮到大家吧。 使用pytorch框架写的Alexnet,自己还是个研二学生,水平有限希望可以帮到大家吧
ZIP
5KB
2020-12-16 10:46
深入解析Python编程语言特点与应用
Python编程语言是一种备受欢迎的高级语言，以其简洁、易读和易用的特点而著称。这门语言能够帮助开发人员快速生成和执行代码，尤其适合初学者。下面从几个方面深入介绍Python语言的独特之处以及其在不同
docx
38.18KB
2023-11-12 07:51
Faster R-CNN网络结构解析
Faster R-CNN是目标检测领域的重要算法，本文主要对其网络结构进行详细解析。首先介绍了Faster R-CNN的三个核心组件：卷积神经网络、锚框和区域池化。随后详细解释了Faster R-CN
vsdx
31.65KB
2023-06-13 12:33
解析DSP系统的特点
数字信号处理有别于普通的科学计算与分析,它强调运算处理的实时性,因此DSP除了具备普通微处理器所强调的高速运算和控制功能外,针对实时数字信号处理,在处理器结构、指令系统、指令流程上具有许多新的特征,其
PDF
48KB
2020-08-18 17:01
pytorch实现alexnet
=================pytorch 实现 alexnet ，图片集太大就不上传了
PY
0B
2019-03-15 01:33
tensorflow实现alexnet
Tensorflow implements alexnet
PY
0B
2019-06-23 15:36
bvlc_alexnet
bvlc_alexnet.caffemodelsource:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/
rar
0B
2019-06-04 05:16
Alexnet鲜花分类
使用tflearn高层封装，用alexnet对鲜花数据集进行训练
PY
0B
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
ZIP
0B
2019-01-05 04:48