之前看了CaffeNet，现在再看看这AlexNet，主要是为了帮助理解论文。这里主要是记录一些和CaffeNet的不同的地方。第一层：主要是先归一化再池化第二层：偏差为0.1。先归一化后池化第三层：一模一样第四层：偏差为0.1。第五层：偏差为0.1。第六层：偏差为0.1第七层：偏差为0.1从上图，...
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2015-06-25 12:00:35
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CVPR 2015 之深度学习篇 Part 2 － deep learning在计算机视觉各个子领域的应用Image Classification (图像分类）deep learning 的腾飞归功于其在 image classification 上的巨大成功。2012年的 AlexNet 的分类效...
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2015-06-23 21:26:04
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[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。在D...
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2015-06-23 15:06:14
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学习笔记：AlexNet&Imagenet学习笔记ImageNet(http://www.image-net.org)是李菲菲组的图像库，和WordNet 可以结合使用（毕业于Caltech；导师：Pietro Perona；主页：http://vision.stanford.edu/~feifei...
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2015-06-05 10:04:14
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一、Image Classification(Recognition)
lenet: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf
alexnet: http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf
overfeat: http://arxiv.org/pdf/1312.6229v...
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2015-06-04 19:30:13
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本文中，我会根据下大家image classification常用的cnn模型，针对cifar10（for 物体识别），mnist（for 字符识别）& ImageNet（for 物体识别）做一个model 总结。
本文不讲coding（coding请见Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现篇）
本文不涉及公司内部资料，纯公开资料汇总
好，本文就从数据集说起，对数据集不熟悉的小伙伴请先去了解下这3个数据集，下面我们针对每个数据集画出其通用模型。...
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2015-01-07 16:54:14
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在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。
在DL开源实现caffe的model样例中，它也给出了alexnet的复现，具体网络配置文件如下（https://github.com/BVLC/caff...
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2014-10-10 00:47:41
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