深入解讀AlexNet結構
AlexNet的基本結構 Alexnet是由5個卷積層和三個全連接層組成，一共8個權重層(池化層不是權重層因為其沒有參數),其中ReLU激活函數作用在每個卷積層和全連接層上，在第一個卷積層和第二個卷積層后面連接一個局部響應規范化層，最大池化層作用在第一個卷積層，第二個卷積層和第五個卷積層的輸出 ...
原文：AlexNet詳細解讀
AlexNet詳細解讀 目前在自學計算機視覺與深度學習方向的論文，今天給大家帶來的是很經典的一篇文章 ： ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 。純粹是自學之后，自己的一點知識總結，如果有什么不對的地方歡迎大家指正。AlexNet的篇文章當中，我們可以主要從五個大方面去講：ReLU，LPN，Overlapp ...
2019-03-03 14:24 0 4999 推薦指數：
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