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  • 04图像分类:AlexNet

    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 Augmentation抑制过拟合
    • 使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数
    • 多GPU训练

    AlexNet 网络结构

     防止过拟合的技巧:Data Augmentation/ Dropout/ Batch normilization/ Weight decay/ Local Response Normalizization(现在已经很少使用了);

    参考:https://blog.csdn.net/weixin_44023658/article/details/105798326

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaopengpeng/p/15626109.html
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