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Pytorch教程高级系列----Alexnet

文章目录

  • 一、AlexNet简介
  • 二、AlexNet
    • 1.网络架构
    • 2.训练方法与过程
    • 3.结构复现
  • 总结

一、AlexNet简介

AlexNet 是一种深度学习模型，由 Alex Krizhevsky 等人在 2012 年提出。它是当时最先进的图像识别模型，并在 ImageNet 大规模计算机视觉挑战赛（ILSVRC）中获得冠军。

二、AlexNet

1.网络架构

( W_1 - k + 2p )/s + 1）= W_2
总共分为
输入层：这一层接受原始图像作为输入
包含3个通道（红色、绿色和蓝色），每个通道的尺寸为227x227像素。

第一层：卷积组

该层中包含了以下操作：卷积—>激活—>池化—>LRN
具体如下：
输入227×227×3
96个卷积核，每个卷积核的大小为11x11，步长为4，无填充。输出55×55×96

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