在前文中,我们介绍了LeNet的相关细节,它是由两个卷积层、两个池化层以及两个全链接层组成。卷积都是5*5的模板,stride =1,池化为MAX。整体来说它有三大特点:局部感受野,权值共享和池化。2012年ALex发布了Ale...
卷积神经网络-LeNet 理解channel:卷积操作完成后输出的 out_channels ,取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels C1 层功能解读...
1.1引言 1.2数据集 就是ImageNet,当时计算机视觉最大的数据集 1.3结构 采用双GPU结构实现,并行处理图像,2-3,5-全连接部分中间还将特征图共享 最后全连接层输出的4096的语义信息具有重大意义,为之后的分类等...
PyTorch复现AlexNet学习笔记 一篇简单的学习笔记,实现五类花分类 这里只介绍复现的工作,如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 简单...
ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)分类比赛。AlexNet 2012年冠军(top-5错误率16.4%,额外数据15.3%,8层神经网络)。VGGNet 2014年亚军(top-5错误率7.3%,19层神经网络)。Google Incepti...
论文介绍 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks- Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton 该论文是 ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)...