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38. 深度卷积神经网络（AlexNet）

1. Hardware

38. 深度卷积神经网络（AlexNet）_第1张图片

2. ImageNet（2010）

3. AlexNet

4. AlexNet架构

38. 深度卷积神经网络（AlexNet）_第2张图片

dense：稠密层也叫做全连接层，就是把特征提取成一维，帮助最后分类。

5. 更多细节

  • 激活函数从sigmoid变到了ReLu（减缓梯度消失）
  • 隐藏全连接层后加入了丢弃层，来做模型的正则化
  • 数据增强

6. 模型复杂度

参数个数 = 卷积层长 * 宽 * 每个卷积层的层数 * 通道数

7. 总结

  • AlexNet是更大更深的LeNet，10x参数个数，260x计算复杂度
  • 新进入了丢弃法，ReLU，最大池化层，和数据增强
  • AlexNet赢下了2012ImageNet竞赛后，标志着新的一轮神经网络热潮的开始

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