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AlexNet参加了2012年9月30日举行的ImageNet大规模视觉识别挑战赛，达到最低的15.3%的Top-5错误率，比第二名低10.8个百分点。原论文的主要结论是，模型的深度对于提高性能至关重要，AlexNet的计算成本很高，但因在训练过程中使用了图形处理器（GPU
$1图2展示了AlexNet的网络架构，并说明了多个GPU之间如何协作。注：这个图只展示了一半内容，原论文就是这样的!!!。$3作者介绍了如何使用多GPU训练模型，来突破网络的最大尺寸。
最近更新论文里引用的若干arxiv上预发表、最后被ICLR接收的若干文章的bibtex信息，发现这些文章都出现了同一个问题，即最终发表后，arxiv链接的自动bibtex就失效了，无法，后来神奇地发现可以在上面的链接里面按照年份检索当年ICLR的所有...
论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition何凯明现场讲解ResNet：我曾经：【AITalking】CVPR2016最佳论文，ResNet现场演讲PyTorch官方代码实现：ResNet的PyTorch版本官方代码笔者读论文的学…
Superstar02的博客.09-18.671.深度学习之经典神经网络框架（一）：AlexNet论文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks深层卷积神经网络，获得12年ImageNetLSVRC的冠军，本文设计的模型特点有：加入ReLU及两个高效的GPU使训练更快；使用Dropout、Dataaugmentation...
二、AlexNet.在imagenet上的图像分类challenge上大神Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军，振奋人心，利用CNN实现了图片分类，别人用传统的机器学习算法调参跳到半死也就那样，Alex利用CNN精度远超传统的网络。.1.conv1阶段DFD（dataflowdiagram）：.第一层...
论文的模型附图······讲道理我当时看半天没看懂到底咋回事，然后去其他人的博客里找了找，才找到一个感觉是那么回事的图，所以如果原论文的图看不懂的，就来看我之后要用到的那个图。那么接下来我们就来看一下这个经典的AlexNet吧！网络整体结构
AlexNet网络结构流程图注意：数据输入时，图片大小为[224，224，3]，第一个卷积层conv1的卷积核尺寸为，滑动步长为，卷积核数目为96。卷积后得到的输出矩阵维度为[96,55,55]，值得注意的是如果直接按照卷积的定义来计算的话，那么输出特征的...
AlexNet参加了2012年9月30日举行的ImageNet大规模视觉识别挑战赛，达到最低的15.3%的Top-5错误率，比第二名低10.8个百分点。原论文的主要结论是，模型的深度对于提高性能至关重要，AlexNet的计算成本很高，但因在训练过程中使用了图形处理器（GPU
$1图2展示了AlexNet的网络架构，并说明了多个GPU之间如何协作。注：这个图只展示了一半内容，原论文就是这样的!!!。$3作者介绍了如何使用多GPU训练模型，来突破网络的最大尺寸。
最近更新论文里引用的若干arxiv上预发表、最后被ICLR接收的若干文章的bibtex信息，发现这些文章都出现了同一个问题，即最终发表后，arxiv链接的自动bibtex就失效了，无法，后来神奇地发现可以在上面的链接里面按照年份检索当年ICLR的所有...
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AlexNet网络结构流程图注意：数据输入时，图片大小为[224，224，3]，第一个卷积层conv1的卷积核尺寸为，滑动步长为，卷积核数目为96。卷积后得到的输出矩阵维度为[96,55,55]，值得注意的是如果直接按照卷积的定义来计算的话，那么输出特征的...
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