alexNet

【第3次作业】卷积神经网络

【第一部分】视频学习心得及问题总结1.CNN的基本结构：卷积、池化、全连接2.典型网络结构：AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet【第二部分】代码练习●MNIST数据集分类1.加载数据
OUC------H·2022-12-28 10:35

深度卷积神经网络（AlexNet）代码实现（在colab上）

1.容量控制和预处理AlexNet通过暂退法控制全连接层的模型复杂度，而LeNet只使用了权重衰减。为了进一步扩充数据，AlexNet在训练时增加了大量的图像增强数据，如翻转、裁切和变色。
chnyi6_ya·2022-12-28 10:01

42. 网络中的网络（NiN）

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。
chnyi6_ya·2022-12-28 08:50

Pytorch使用块的深度神经网络VGG

VGG相较于AlexNet的改进是将若干相同的卷积核串联成一个块，然后将这些块再串联起来构建整个网络。
Jokic_Rn·2022-12-28 08:20

07.2. 使用块的网络（VGG）

文章目录7.2.使用块的网络（VGG）7.2.1.VGG块7.2.2.VGG网络7.2.3.训练模型7.2.4.小结7.2.使用块的网络（VGG）虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络
nsq1101·2022-12-28 08:20

PyTorch实现：经典网络 块网络VGG

PyTorch实现：经典网络VGGAlexNet证明深层神经网络卓有成效，但是AlexNet网络的设计没能给出一个通用的设计模板，来指导后续的研究人员设计网络框架。
峡谷的小鱼·2022-12-28 08:49

【动手学深度学习PyTorch版】18 使用块的网络 VGG

上一篇请移步【动手学深度学习PyTorch版】17深度卷积神经网络AlexNet_水w的博客-CSDN博客目录一、使用块的网络VGG1.1AlexNet--->VGG◼VGG网络简介1.2VGG架构1.3
水w·2022-12-28 08:48

使用块的网络（VGG）

虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。
Sonhhxg_柒·2022-12-28 08:48

Pytorch 使用块的网络 VGG

1.VGG1.1简介AlexNet比LeNet更深更大,获得了更好的精度。能不能更深更大？有以下选项：更多的全连接层（太贵）更多的卷积层将卷积层组合成块使用块的想法首先出现在牛津大学的视觉几何组
哇咔咔负负得正·2022-12-28 08:17

动手学深度学习———使用块的网络VGG

2、VGG架构多个VGG块后接全连接层；不同次数的重复块得到不同的架构VGG-16、VGG-19，...3、VGG网络与AlexNet和LeNet一样，VGG网络由
橙子吖21·2022-12-28 08:17

深度学习笔记（基础篇）——（六）全卷积神经网络（FCN）

以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述，如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量，表示输入图像属于每一类的概率
马大哈先生·2022-12-28 08:47

动手深度学习笔记（三十八）7.2. 使用块的网络（VGG）

动手深度学习笔记（三十八）7.2.使用块的网络（VGG）7.2.使用块的网络（VGG）7.2.1.VGG块7.2.2.VGG网络7.2.3.训练模型7.2.4.小结7.2.5.练习7.2.使用块的网络（VGG）虽然AlexNet
落花逐流水·2022-12-28 08:46

40. 使用块的网络（VGG）

虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。
chnyi6_ya·2022-12-28 08:45

[Python图像识别] 五十一.水书图像识别之利用数据增强扩充图像数据集

希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~上一篇文章详细讲解如何利用Keras构建AlexNet和CNN模型，实现自定义数据集的图像分类。这篇文章将详细讲解利用数据增强方法实现图像
Eastmount·2022-12-28 08:21

（pytorch-深度学习系列）深度卷积神经网络AlexNet

深度卷积神经网络AlexNet文字过多，但是重点已经标出来了背景在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。
我是一颗棒棒糖·2022-12-28 07:39

深度学习笔记012：AlexNet+.nn.Sequential构建神经网络使用实例+object to parameter ‘0’ (torch.nn.Parameter or None……

AlexNet对原始图片进行了数据增强：随机截取，亮度与色温的改变对原始图片进行了数据增强：随机截取，亮度与色温的改变对原始图片进行了数据增强：随机截取，亮度与色温的改变torch.nn.Sequential
FakeOccupational·2022-12-28 07:31

深度卷积神经网络（AlexNet）

目录1.模型设计2.激活函数3.模型3.读取数据集4.训练AlexNetAlexNet的背景故事和深度学习的发展AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异。
TheFanXY·2022-12-28 02:49

深度学习-图解卷积运算

CNN被广泛应用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础（比如，AlexNet、VGGNet、GoogleInceptionNet及微软的ResNet等
AI_王布斯·2022-12-28 02:48

AlexNet 深度学习奠基作之一（1）

2012年发表imagenet一百二十万的图片1000个种类cv对于刷榜是非常在意的AlexNet有六千万的参数，和65000的神经元为了减少过拟合我们使用了dropout很work很有效而且这篇文章没有
：）�东东要拼命·2022-12-28 02:47

轻量化网络ShuffleNet MobileNet v1/v2 解析

随着2012年AlexNet大放异彩，相比以前浅学习方法在ImageNet中top5error前所未有的下降约10%，CNN已经越来越被人们关注。
cheshigeng5799·2022-12-28 02:11

跟我学算法-图像识别之图像分类（上）(基础神经网络， 卷积神经网络（CNN)， AlexNet，NIN, VGG）...

1.基础神经网络：输入向量ｘ，权重向量w，偏置标量b，激活函数sigmoid（增加非线性度）优化手段：梯度下降优化，BP向后传播（链式规则）梯度下降优化：1.使用得目标函数是交叉熵c=1/nΣΣ[yj*lnaj^2+(1-yj)*ln(1-aj^2)]yj表示得是样本标签，aj表示的是输出值2.批量梯度下降：每次迭代一部分样本，进行参数跟新。3.随机梯度下降：每次迭代只选择单个样本4.梯度更新的方
weixin_34075551·2022-12-27 14:55

Pytorch中几种调整学习率scheduler机制(策略)的用法即其可视化

申明此篇博文是以AlexNet为网络架构(其需要输入的图像大小为227x227x3)，CIFAR10为数据集，SGD为梯度下降函数举例。
游客26024·2022-12-27 10:00

深度卷积神经网络（AlexNet）

1.Hardware2.ImageNet（2010）3.AlexNet4.AlexNet架构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。
chnyi6_ya·2022-12-27 07:35

爆肝总结：神经网络大杂烩

例如Alexnet网络是从Imagenet大赛中脱颖而出的模型，但是其原始的输入大小与输出大小可能与我们的任务并不相符。这种情况我们怎么使用经典的网络结构来做对比实验呢？
AI bro·2022-12-27 07:34

第2周学习笔记：卷积神经网络基础

目录一视频学习1.绪论1.1卷积神经网络的应用1.2传统神经网络vs卷积神经网络2.基本组成结构2.1卷积2.2池化2.3全连接3.卷积神经网络典型结构3.1AlexNet3.2ZFNet3.3VGG3.4GoogleNet3.5ResNet
冷鲜肉·2022-12-27 07:33

第四周作业：卷积神经网络（Part2）

现代神经网络本周主要学习了几种经典的现代神经网络：AlexNet，VGG，NiN，GeoogleNet、ResNet。
洋-葱·2022-12-27 07:32

动手学深度学习之经典的卷积神经网络之AlexNet

本质是是一个更深更大的LeNet，本质上并没有什么区别主要的改进加入的丢弃发激活函数改为了ReLUAlexNet取的是MaxPooling改变了计算机视觉的观念，不在拘泥于人工抽取特征，二十一个端到端的一个学习AlexNet
哈哈哈捧场王·2022-12-27 07:32

【OUC_SE_2022】第三周作业：卷积神经网络基础

秋软件工程第三次作业第三周作业：卷积神经网络基础第18小组Part1视频学习一、CNN的基本结构1.卷积(CNNLayer)2.池化(Pooling)3.全连接(FClayer)二、典型的网络结构1.AlexNet2
18组-团队博客·2022-12-27 06:58

卷积神经网络之LeNet

上图引用自【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet.目前常用的卷积神经网络深度学习现在是百花齐放，各种网络结构层出不穷，计划梳理下各个常用的卷积神经网络结构。
weixin_30394333·2022-12-26 16:04

一位深度学习小萌新的学渣笔记(二）LeNet+AlexNet网络介绍及代码详解

前言继续学习霹雳大神的神经网络讲解视频更新不易，希望大家可以去看原视频支持up主霹雳吧啦Wz本博文记载的是基于Pytorch框架的LeNet+AlexNet网络pytorch官方demo(Lenet)AlexNet
IntMain45·2022-12-26 16:58

pytorch预训练模型加载与使用(以AlexNet为例)

1.概况pytorch中有许多已经训练好的模型提供给我们使用，一下以AlexNet为例说明pytorch中的模型怎么用。如下：importtorchvision.modelsasmodels#pr
AI AX AT·2022-12-26 15:19

Deep Learning_预训练CNN图片分类模型（AlexNet、VGG、GoogLeNet、Resnet.....）

这段时间在做一个人脸验证的大作业，接触到了一些预训练模型（AlexNet、VGG、GoogLeNet、Resnet…..），今天看到了一个关于这些模型的比较好的回答，记录下来方面日后翻阅。
夏大兔·2022-12-26 15:45

TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got ＜class ‘NoneType‘＞

项目场景：Alexnet分类任务问题描述完整报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"alexnet_acc.py",line48,inimage_input=preprocess
沉迷单车的追风少年·2022-12-26 11:38

神经网络如何「动」起来？| 「动态神经网络」的六大待解难题

【栏目：关键问题】近年来我们不断见证了越来越强大的神经网络模型，如AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet，DenseNet以及最近大火的Transformer等。
智源社区·2022-12-26 10:22

迁移学习的两种类型

wmz545546/article/details/77603543迁移学习两种类型：ConvNetasfixedfeatureextractor：利用在大数据集(如ImageNet)上预训练过的ConvNet(如AlexNet
tommorrow12·2022-12-26 09:01

一、迁移学习与fine-tuning有什么区别？

二、迁移学习有哪些手法把Alexnet里卷积层最后一层输出的特征拿出来，然后直接用S
YAYA视觉·2022-12-26 09:26

tensorflow学习笔记 (五) (卷积神经网络)

.三通道的卷积计算3.卷积计算过程动图二、卷积相关2.1两种卷积核的比较与感受野2.2全零填充2.3批标准化2.4池化2.5舍弃2.6总结2.7Example1三、经典网络复现3.1LeNet53.2AlexNet83.3VGGNet3.4InceptionNet3.5ResNet3.6
cqust_qilin02811·2022-12-26 09:05

【CNN】GoogLeNet——大胆创新网络结构

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数为500万个
lingchen1906·2022-12-26 08:34

GoogLeNet网络模型

GoogleNet共22层，参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又
m0_53675977·2022-12-26 08:01

DIDL笔记（pytorch版）（八）

文章目录前言NiNGoogLeNet前言LeNet、AlexNet和VGG都是不断的加深模型的层数，看网络结构可以看出后者有前者的影子，并且都是一系列卷积+最后全连接的操作。
Alter__·2022-12-25 19:43

Alexnet实现Caltech101数据集图像分类（pytorch实现）

目录主要任务数据处理网络结构训练和测试全部代码训练结果主要任务基于PyTorch实现AlexNet结构在Caltech101数据集上进行验证数据集地址数据处理从101个文件中读取图像数据（进行resize
Unstoppable~~~·2022-12-25 16:02

Bounding Box是怎么得到的-RCNN目标检测初探

带着这些问题，阅读了R-CNN[1]，R-CNN的步骤如下：1.训练阶段：1.1预训练AlexNet使用ILSVRC-2012预训练AlexNet
rock4you·2022-12-25 14:26

java加载pytorch模型,从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作

pytorch给了很方便的读取参数接口：nn.module.parameters()直接看demo：fromtorchvision.models.alexnetimportalexnetmodel=alexnet
Kuuumiko·2022-12-25 13:18

alexnet训练多久收敛_卷积神经网络之AlexNet

知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。
weixin_39729272·2022-12-25 12:44

卷积神经网络

卷积神经网络CNN中，存在着一个个填充数字的正方形小格子被称为卷积核距离：步长特征图：这层的输出也是下层的输入训练，根据已有的图片，数字来自动的确定已有的数字拥有5个卷积层的AlexNet为例CNN池化层能选取图像的主要特征
weixin_44522477·2022-12-25 10:45

【MATLAB教程案例51~67总结】MATLAB人工智能类算法仿真经验和技巧总结

那么在实际处理中，人工智能的处理我们可以按如下步骤进行：步骤一、建立目标训练库，通过图像处理的相关算法，建立统一大小的图像，比如对于alexnet，需要建立227*227大小的图片库。
fpga和matlab·2022-12-25 07:29

李沐动手学深度学习V2-VGG11模型和代码实现

1.VGG11虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。
cv_lhp·2022-12-25 01:29

基于libtorch的Resnet34残差网络实现——Cifar-10分类

前文我们使用libtorch实现Alexnet网络来分类Cifar-10数据集，对测试集的分类准确率达到72.02%，这个准确率对于相对Lenet-5更深的网络来说并不理想。
萌萌哒程序猴·2022-12-24 18:28

经典卷积神经网络架( Classical CNN Architectures)

经典的卷积神经网络架构有LeNet-5architecture、AlexNet(2012)、GoogleNet(2014)、VGGNet(2014)、ResNet(2015)。
Kris_u·2022-12-24 16:30

AlexNet论文学习笔记：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

AlexNet论文学习笔记：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks文章目录AlexNet论文学习笔记：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks
walyn lee·2022-12-24 14:27
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