""" AlexNet Keras implementation """ # Import necessary libs import os from keras.models import Model from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Zero ...
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2019-11-23 21:52:28
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创新点（小卷积核、小池化核、层数更深、全连接变卷积） 对AlexNet改进，在第一个卷积层中使用了更小的卷积核和卷积stride 多尺度(训练和测试时，采用图片的不同尺度（当然是按各向同性缩放的最小边划定标准）) 层数深 测试阶段，将三个全连接变为三个卷积层，以适应任何大小的图片输入（最后那里是sc ...
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2019-11-22 09:14:19
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1、经典网络： （1）LeNet-5：识别手写数字 （2）AlexNet： （3）VGG-16： 2、Residual networks（ResNets 残差网络）： （1）Residual block（残差块）： 多个残差块构成一个残差网络： （2）残差网络的优势： 理论上，随着神经网络的深入，训 ...
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2019-11-15 22:29:12
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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2 ...
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2019-10-31 13:10:31
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AlexNet网络是由5个卷积层和3个全连接层构成 下面这个是一个平面图，可能会更好看一些： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 一、 字母解析： 1、s：(stride)步伐的意思，表示每次跨几个像素点 （例：s = 1则表示第一次最左上角取(1,1)这个点，往后走两步，下一次的左上角 ...
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2019-10-29 18:12:49
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1. LeNet（1998） 2.AlexNet（2012）:层数更深，同时第一次引入了激活层ReLU，在全连接层引入了Dropout层防止过拟合 3.VGGNet（2014）：有16~19层网络，使用了3*3的卷积滤波器和2*2的池化层。只是对网络层进行不断的堆叠，并没有太大的创新，增加深度缺失可 ...
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2019-10-28 21:18:55
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本文主要介绍AlextNet的一些知识，这些知识经常被忽略 一、AlextNet的创新点 （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， ...
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2019-10-02 18:32:27
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阅读他人的代码能够帮助你学习编程。类似的，研究他人开训练出的实例，有助于你构建自己的CNN。 １．classicla network 1.1 LeNet-5 n_H,n_W在减小，n_C在增加 一个或多个卷积层后边跟一个池化层 阅读论文：只需精读第二段 1.2 AlexNet 论文：任务被分到了两个 ...
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2019-09-03 09:59:22
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可以不进行特定样本下的微调吗？可以直接采用AlexNet CNN网络的特征进行SVM训练吗？ 不针对特定任务进行微调，而将CNN当成特征提取器，pool5层得到的特征是基础特征，类似于HOG、SIFT，类似于只学习到了人脸共性特征；从fc6和fc7等全连接层中所学习到的特征是针对特征任务特定样本的特 ...
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2019-08-24 21:20:02
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目录 网络结构 两大创新点 参考资料 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，Alex Krizhevsky其实是Hinton的学生，这个团队领导者是Hinton，于2012年发表论文。 AlexNet有60 million个参数和65000个 神经 ...
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2019-08-20 10:46:23
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