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Pytorch学习笔记(八)----经典卷积神经网络alexnet学习与CIFAR10数据集初探

关于什么是alexnet、什么是cifar10自行百度。在学习卷积神经网络前，得明白什么是卷积、什么是池化。详细的解释见基础理论中提供的pdf文档。
oneday_某天·2022-12-24 14:57

机器学习笔记--卷积神经网络之AlexNet

前言2012年，AlexNet横空出世，这个模型的名字来源于论文第一作者的姓名AlexKrizhevsky。
badgirl-bb·2022-12-24 14:53

深度学习CV学习笔记（Alexnet）

文章目录前言Alexnetmodueltrain.pypredic.py前言之前苦于CV不知道具体怎么入手，在看完cs231n的课程之后，算是对整体的套路和方法有了大概的认识，但是牵扯但具体的代码，感觉还是处于一个非常懵的状态，好在突然发现了一个大佬github仓库，讲的正好是CV很经典的论文和具体的代码实现，因此我决定写一个笔记追踪我的学习过程。下面给上大佬的仓库链接:https://githu
蜡笔tiny新·2022-12-24 14:22

【深度学习】AlexNet CIFAR-10从70%到86%：CNN调参经验总结

前言最近课程实验是使用AlexNet训练CIFAR-10，并在验证集上验证。
Swocky·2022-12-24 14:51

AlexNet论文笔记

文章目录前言dropoutfilter和kernel激活函数论文笔记摘要Architecture关键技术/创新1.ReLU非线性2.TrainingonMultipleGPUs3.局部响应标准化4.OverlappingPooling(重叠池化)Summary前言dropoutdropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯
lingboboo·2022-12-24 14:51

【学习笔记】AlexNet 网络结构

跟着大佬学图像分类系列，→传送门←本博客图像分类系列文章传送门：AlexNet（当前）VGGGoogleNetResNet前言图像分类是学习目标检测的“量变”内容，那么，废话不多说，开搞！
也行Yexin·2022-12-24 14:19

【学习笔记】AlexNet

00前言因为上个月准备考试，所以就没写博文，这篇是上个月交给人工智能工程伦理课的作业，所以现在发出来，凑个博文数哈哈哈01网络结构1.1第一层卷积池化层卷积：第一层输入图像为224*224*3的图像，这样需要说明一下的就是，学术界普遍认为这里的224*224*3是不合适的，后面改成了227*227*3的大小，然后通过11*11*3的卷积核进行卷积运算，卷积核的步长（Stride）为4。第一层使用了
安河桥北以北·2022-12-24 14:19

9月29日计算机视觉基础学习笔记——AlexNet

文章目录前言一、Week6homework——Lenet二、AlexNet1、Dataset2、前向计算3、反向传播4、定量对比&定性对比前言本文为9月29日计算机视觉基础学习笔记——AlexNet，分为两个章节
Ashen_0nee·2022-12-24 14:49

AlexNet学习记录-前言

AlexNet参考文献前期知识储备1.机器学习2.神经网络3.图像分类4.PyTorch论文总览学习目标1.模型结构设计：ReLU、LRN、OverlappingPooling、双GPU训练2.减轻过拟合
林嘉帅·2022-12-24 14:18

图像分类：Pytorch图像分类之--AlexNet模型

文章目录前言数据的处理数据集的下载数据集的划分AlexNet介绍程序的实现model.pyDropout()函数train.py数据预处理导入数据集前言搭建AlexNet来进行分类模型的训练，大致训练流程和图像分类
xp_fangfei·2022-12-24 13:46

从训练一个模型开始学习pytorch（1）——用Alexnet训练CIFAR10数据集

一.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.data.dataloaderasdataloaderimportpdbimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="3"pytorc
schedule list·2022-12-24 10:33

深度残差网络

AlexNet、VGG、GoogLeNet等网络模型的出现将神经网络的发展带入了几十层的阶段，网络的层数越深，越有可能获得更好的泛化能力。
风间琉璃•·2022-12-24 10:31

CNN卷积神经网络（二）——AlexNet网络PyTorch实现

CNN卷积神经网络（二）——AlexNet网络PyTorch实现相较于LeNet5，AlexNet只是堆叠了更多的网络层。一共有8个网络层，由5个卷积层和3个全连接层组成。
木叶清风666·2022-12-24 10:00

使用pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集

深度学习学习笔记导师博客：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/103482003导师github:https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing代码用的导师的，自己又加了些备注，就放在自己的github里了：https://github.com/Petr
STATEABC·2022-12-24 10:25

PyTorch——应用一个已训练好的图片分类网络——AlexNet

1.1获取一个预先训练好的网络用于图像识别fromtorchvisionimportmodels可以看到很多实际的模型1.2AlexNet与先进的深度网络相比，A
HIT-LQM·2022-12-24 10:53

PyTorch深度学习笔记（十七）现有网络模型的使用与修改

课程学习笔记，课程链接在现有的torchvision中提供了许多常见的神经网络模型，这些模型主要包括：分类、语义分割、目标检测、视频分类等类型，其中分类主要针对图像分类，包括AlexNet、VGG、ResNet
小于同学饿了·2022-12-24 06:16

【卷积神经网络】Lesson 2--深层卷积神经网络

课程来源：吴恩达深度学习课程《卷积神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年6月6日outline:本文第1节主要会讲解5个经典的神经网络：-LeNet-5(1998年）-AlexNet（2012年ILSVRC
王小小小草·2022-12-23 22:51

吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（十）之深层卷积神经网络

下面主要是一些计算机视觉的经典网络，包括：LeNet-5、AlexNet、VGGNet等。然后还有残差网络（ResNet），主
To_1_oT·2022-12-23 22:49

经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

论文原文：https://arxiv.org/abs/1512.03385前情回顾：经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）经典神经网络论文超详细解读（二）——VGGNet
路人贾'ω'·2022-12-23 22:15

【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第四章 4.6 用MindSpore实现深度神经网络（上）

AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Himton和他的学生AlexKrizhevsky设计的卷积神经网络。
小乐快乐·2022-12-23 20:27

Resnet实现CIFAR-10图像分类 —— Mindspore实践

从2012年AlexNet在ImageNet比赛夺冠以来，深度学习深刻推动了计算机视觉领域的发展，当前最先进的计算机视觉算法几乎都是深度学习相关的。
学习历险记·2022-12-23 19:50

Dropout和Droppath

DropoutDropout是2012年深度学习视觉领域的开山之作paper：AlexNet《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks
进阶媛小吴·2022-12-23 13:43

深度学习入门课笔记（二）

目录卷积神经网络卷积神经网络发展史猫的视觉系统实验第一个卷积神经网络雏形——新认知机第一个大规模商用卷积神经网络——Lenet—5第一个技惊四座的卷积神经网络——Alexnet卷积层池化层Lenet-5
是帆帆不是凡凡呀·2022-12-23 12:09

图像分类篇：pytorch实现AlexNet

AlexNet详解AlexNet是2012年ILSVRC2012（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统方法的70%+
cc巴巴布莱特·2022-12-23 12:24

【读点论文】SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND ＜0.5MB MODEL SIZE

SQUEEZENET:ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND1),将下采样设计到CNN架构中。
羞儿·2022-12-23 12:54

深度学习论文阅读图像分类篇（一）：AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

深度学习论文阅读图像分类篇（一）：AlexNet《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》Abstract摘要1.Introduction
Jasper0420·2022-12-23 12:23

分类任务之LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet、GoogLeNet

1、LeNet-5手写体数字识别模型，是一个广为人知的商用的卷积神经网络，当年美国大多数银行用它来识别支票上面的手写数字。Lenet-5原始结构如下图所示，包括：卷积层，降采样，卷积层，降采样，卷积层（实现全连接），全连接层，高斯连接层（进行分类）。在后期发展中，降采样层被max_poolingmax\_poolingmax_pooling所取代，分类也被softmaxsoftmaxsoftmax
dagongji10·2022-12-23 12:48

图像分类篇-2：AlexNet

目录前言AlexNet网络介绍使用Pytorch搭建AlexNet并训练model.pytrain.pypredict.py课后：如何训练自己的数据集前言这个是按照B站up主的教程学习这方面知识的时候自己做的的笔记和总结
忙碌了一天的师傅·2022-12-23 12:47

深度学习网络典型架构

lenet-5约60kparameters使用的是平均池化方法，激活函数有sigmoid/tanhAlexnet约60Mparameters相比于lenet-5,alexnet层数变多，引入了数据增强（
twilight_cc·2022-12-23 10:20

深度学习中的网络结构

深度学习中的网络结构1、网络模型的的发展历史先简单说一下CNN一些经典案例和ImageNet图像分类竞赛的历年冠军（深度学习网络发展史）：神经网络年份标签作者LeNets1998年CNN开山之作纽约大学AlexNet2012
没拖拉机的斯基·2022-12-23 10:50

深度学习常用网络架构

深度学习常用网络架构AlexNet2012基本结构：5conv+3fc227*227*3——1000*1创新:1.RELU激活函数2.dropout层的应用3.重叠的max池化4.LRN层用于图像分类，
不二222·2022-12-23 10:20

深度学习中的经典基础网络结构总结

转载自：深度学习中的经典基础网络结构（backbone）总结文章目录一、深度学习中的经典基础网络结构总结1.深度学习发展历史回顾2.深度学习中的经典基础网络结构概览3.经典backbone解读3.1AlexNet3.2VGG
王挣银·2022-12-23 10:46

深度学习中常见的网络结构

目前常见的网络结构：AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG、ResNet等等都可谓曾一战成名，它们都具有自身的特性，它们都提出了创新点。设计一个优秀网络的第一步是学习这些优秀的网络。LeN
Study->Java·2022-12-23 10:15

深度学习基础网络整理----AlexNet

核函数是将低维特征映射成为高维特征的方法；全连接层：全连接层的所有神经元都有权重进行连接卷积层：又称卷积核|滤波器|内核，用于对输入的图像结构进行特征提取通道：指滤波器的个数，输出的通道层数只与当前滤波器的通道个数有关步长：滤波器每次移动的步长池化：池化（pooling）的本质就是下采样。Pooling对于输入的FeatureMap，选择某种方式对其进行降维压缩，以加快运算速度,局部连接：卷积核的
czy_0912·2022-12-23 10:15

PyTorch深度学习（18）网络结构LeNet、AlexNet

CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）目标分类Classification图像属于哪一类目标检索Retrieval相同种类归为一类目标检测Detection框选且框内是什么，概率是多少图像分割Segmentation图像分为不同区域无人驾驶self-drivingcars图像描述ImageCaptioning图像风格迁移某些图像特征可视化，不同风格应用到类似图中雏形：LeC
JYliangliang·2022-12-23 10:44

精讲CS231N斯坦福计算机视觉公开课笔记

2012年，在ILSVRC比赛中AlexNet获得冠军。挑战：人体姿态估计、三维重建。李飞飞，女，1976年出生于中国北京，美国国家工程院院士
巧克力豆豆拌饭·2022-12-23 06:39

AlexNet拿下NeurIPS 2022时间检验奖！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：机器之心距离会议召开还有一周的时间，NeurIPS2022官方公布了各类奖项的获奖论文。作为当前全球最负盛名的AI学术会议之一，NeurIPS是每年学界的重要事件，通常在每年12月举办。大会讨论的内容包含深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域。今年Neur
Amusi（CVer）·2022-12-22 21:00

tensorflow-Alexnet学习笔记

1.关于Alexnet网络。
xiaoyang19910623·2022-12-22 21:20

CV-01-AlexNet学习笔记

0、背景知识在以往的数据分析任务中，人做特征工程，人做分类；机器学习中，人做特征工程，SVM等分类算法做分类；深度学习中，CNN做特征工程，Softmax或SVM做分类。ImageNet数据集中的图片主要是人文类。Benchmark：具有商业价值的模型。0.1、ILSVRC大规模图像识别挑战赛地址：http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/indexIL
小杰.·2022-12-22 21:17

【深度学习】AlexNet学习笔记

【深度学习】AlexNet原理解析及实现AlexNet详细解读深度学习AlexNet模型详细分析
__Watson__·2022-12-22 21:16

Pytorch实现AlexNet学习笔记

Pytorch实现AlexNet学习笔记代码model.train():代码model.train():model.train()，训练过程中，作用：启用batchnormalization和dropout
吃冰淇淋·2022-12-22 21:16

AlexNet 学习笔记

byXieZhe&OneWayAlexNet简记简介12年，神经网络大概经历了Perceptron-LeNet-AlexNet的演变。
One__Way·2022-12-22 21:16

深度学习之Alexnet学习笔记

声明：本文主要是谈谈对CNN中的Alexnet网络学习的感想，本人初学者，如有错误的地方欢迎指正。文章部分内容来源于网络诸位大神，所以如有相同的地方，望谅解。本文只适用于交流学习。
woniurunfast·2022-12-22 21:14

Alexnet学习笔记

Alexnet学习笔记一、摘要二、AlexNet的网络结构三、AlexNet对于数据的处理方法四、AlexNet的设计五、总结一、摘要AlexNet是2012年ImageNet项目的大规模视觉识别挑战(
风钟追风·2022-12-22 21:14

alexnet学习笔记（代码篇）

1.知识回归01论文整体框架及神经网络处理图像分类问题的流程论文整体共包含了九个部分，详细讲的摘要，relu，dropout函数的优点图像分类包含两个阶段训练阶段和测试阶段，softmax,交叉熵02网络结构及部分参数计算网络包含5个conv，3个pooling，3个fc（全连接层）每层网络的featuremap尺寸的计算，参数量的计算，连接数的计算03网络超参数及训练网络超参数设置，学习率，ba
Ai扫地僧（yao）·2022-12-22 21:43

AlexNet学习笔记

一、讲解链接深度学习经典论文分享（三）-ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksPaper想要充分利用ImageNet这样大规模的数据集，所以想要构建一个更深层次CNN。为了保持深度卷积神经网络的优势，提出了一些列相关方法来解决伴随网络加深而出现的一系列问题。使用ReLU非线性非饱和激活函数，提高了性能，并解决了饱和激活函数
脑瓜嗡嗡0608·2022-12-22 21:41

PyTorch Hub预训练模型直接调用

PyTorchHub的使用简单到不能再简单，不需要下载模型，只用了一个torch.hub.load()就完成了对图像分类模型AlexNet的调用。
匿名User·2022-12-22 18:50

图像分类网络-经典CNN网络简介

在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此大盛于图像相关领域，主要包括：发展历史：Lenet-->Alexnet
shanzsz·2022-12-22 12:10

深度学习-图像分类篇 P3.1AlexNet网络-pytorch

哔哩哔哩视频链接up主附的代码链接（一）AlexNet网络介绍1.1简介1、该网络的亮点：（1）使用传统的Sigmoid激活函数求导比较麻烦，而且在较深的网络中容易导致梯度消失现象，而ReLu函数能解决这两个问题
浅浅ch·2022-12-22 12:08

【动手学习pytorch笔记】11.AlexNet分类fashion_mnist

AlexNet模型结构左侧LeNet，右侧AlexNet。形式上是差不多的，但模型大小大了很多，量变产生了质变，花了人类20年的时间。
我已经吃饱了·2022-12-22 11:42
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