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AlexNet网络包含8个带权重的层,前五层是卷积层，后三层是全连接层。最后的全连接层的输出是1000维softmax的输入，对应着1000个类别。第2，4，5卷积层的核只与位于同一GPU上的前一层的核映射相连接。第3卷积层的核与第2层的所有核映射相连。
本文使用ZhihuOnVSCode创作并发布网络结构AlexNet架构就不提了，直接看图，直观了当。特点1.在每个卷积层后使用ReLU非线性激活函数，按论文中的说法，相比于f(x)=tanh(x)或f(x)=(1+e^{-x})^{-1},就梯…
AlexNet论文阅读总结看了两篇最新的较为复杂的论文，再来看AlexNet打打基础，感觉像是喝了好多美酒回来再品清茶，有一种简简单单中窥见朴素的智慧之感，看完了觉得很舒心，这样的论文我能再看一打~哈哈哈哈~
2.Alexnet的网络结构以及，参数数量的计算.3.为了避免过拟合使用的技巧：DataAugmentation(数据增强)，正则化Relu以及dropout，局部响应归一化LRN。.4.对比了多个小的卷积核和大的卷积核的区别(前面BAT面试题)。.1.Alexnet取得成功的原因，主要三条：.大量数据...
深度学习爆发点AlexNet来源论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》读后总结前言这是一些对于论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》的简
AlexNet网络包含8个带权重的层,前五层是卷积层，后三层是全连接层。最后的全连接层的输出是1000维softmax的输入，对应着1000个类别。第2，4，5卷积层的核只与位于同一GPU上的前一层的核映射相连接。第3卷积层的核与第2层的所有核映射相连。
本文使用ZhihuOnVSCode创作并发布网络结构AlexNet架构就不提了，直接看图，直观了当。特点1.在每个卷积层后使用ReLU非线性激活函数，按论文中的说法，相比于f(x)=tanh(x)或f(x)=(1+e^{-x})^{-1},就梯…
AlexNet论文阅读总结看了两篇最新的较为复杂的论文，再来看AlexNet打打基础，感觉像是喝了好多美酒回来再品清茶，有一种简简单单中窥见朴素的智慧之感，看完了觉得很舒心，这样的论文我能再看一打~哈哈哈哈~
2.Alexnet的网络结构以及，参数数量的计算.3.为了避免过拟合使用的技巧：DataAugmentation(数据增强)，正则化Relu以及dropout，局部响应归一化LRN。.4.对比了多个小的卷积核和大的卷积核的区别(前面BAT面试题)。.1.Alexnet取得成功的原因，主要三条：.大量数据...
深度学习爆发点AlexNet来源论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》读后总结前言这是一些对于论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》的简
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