会害羞的杨卓越
会害羞的杨卓越

AlexNet网络结构详解

AlexNet论文地址：

https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf

1、简介

AlexNet是2012年ISLVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛的冠军网络，图像分类的正确率从70%提升到80%，是Hinton（反向传播发明人）和他的学生Alex一起设计的，从AlexNet在ISLVRC 2012夺冠后，深度学习开始迅速发展。

ISLVRC 2012

训练集：1281167张已经标注的图片

验证集：50000张已经标注的图片

测试集：100000张未标注的图片

2、亮点

AlexNet网络结构详解_第1张图片

  1. 首次利用GPU进行网络加速训练
    1. GPU训练和CPU训练区别就是GPU的并行运算能力比CPU强很多，GPU的速度是CPU的20-50倍。
  2. 使用了Relu作为激活函数，而不是传统的Sigmoid和tanh作为激活函数
    1. ReLU是一个比较狠的东西，通常网络在提取特征的时候，数值都是在-1到+1之间，如果你是负数，Relu的做法就是直接给你干没了，就是等于0，这和之前的sigmoid、Tanh大不一样，也就是说不好的特征直接不要了。就这一个点几乎就是对整个深度学习产生了一个彻底的改变
  3. 使用了LRN局部响应归一化
    1. 对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力
  4. 在前面两层的全连接使用了Dropout
    1. 所谓Dropout就是直接随机杀死一些神经元，就是一些神经元的权重直接为0，相当于没有了。这个做法可以有效避免过拟合的产生
    2. Dropout和AlexNet都是由Alex的导师Hinton（2018图灵奖获得者）在2012年提出的，AlexNet是Alex和Hinton一起提出的
    3. Dropout论文地址

Dropout就是对一个数据集过度学习

AlexNet网络结构详解_第2张图片

 AlexNet网络结构详解_第3张图片这个网络可以看成两个部分，因为作者当初是用两个GPU进行训练的，然后上下两个部分是一毛一样的

看第一个卷积

AlexNet网络结构详解_第4张图片

 

原始图像数据的维度是：（224，224，3）

输出维度：（55，55，96）

kernels：48*2 = 96

kernels_size：11

padding：[1,2]

stride：4

AlexNet网络结构详解_第5张图片

 图中没有给出池化的大小

池化

maxpool：1

kernel_size：3

padding：0

stride：2

AlexNet网络结构详解_第6张图片

 

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