AlexNet是一种卷积神经网络,由AlexKrizhevsky等人于2012年提出,该网络在当年的ImageNet图像分类竞赛中取得了冠军。这个成就被认为是深度学习领域的一个重要里程碑,因为它显著地提升了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的性能。AlexNet的成功主要归功于两个关键因素:深度和并行计算。相较于以往的模型,AlexNet具有更深的网络结构,并且通过在多个GPU上进行并行计算,加速了训练过程。此外,AlexNet还引入了一些重要的技术,如ReLU激活函数和Dropout正则化,这些
2024-01-23评论:0访问次数:338
没想到,自2012年AlexNet开启的深度学习革命已经过去了12年。而如今,我们也进入了大模型的时代。近日,知名AI研究科学家AndrejKarpathy的一条帖子,让参与这波深度学习变革的许多大佬们陷入了回忆杀。从图灵奖得主YannLeCun到GAN之父IanGoodfellow,纷纷忆往昔。到目前为止,该帖子已经有63万+的浏览量。在帖子中,Karpathy提到:有一个有趣的事实是,很多人可能听说过2012年ImageNet/AlexNet的时刻,以及它开启的深度学习革命。不过,可能很少有人知道,支
2024-07-11评论:访问次数:267
没想到,自2012年AlexNet开启的深度学习革命已经过去了12年。而如今,我们也进入了大模型的时代。近日,知名AI研究科学家AndrejKarpathy的一条帖子,让参与这波深度学习变革的许多大佬们陷入了回忆杀。从图灵奖得主YannLeCun到GAN之父IanGoodfellow,纷纷忆往昔。到目前为止,该帖子已经有63万+的浏览量。在帖子中,Karpathy提到:有一个有趣的事实是,很多人可能听说过2012年ImageNet/AlexNet的时刻,以及它开启的深度学习革命。不过,可能很少有人知道,支
2024-07-16评论:访问次数:890
2012年,Hinton等人在其论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》中提出了dropout。同年,AlexNet的出现开启了深度学习的新纪元。AlexNet使用dropout显著降低了过拟合,并对其在ILSVRC2012竞赛中的胜利起到了关键作用。可以这么说,如果没有dropout,我们目前在深度学习领域看到的进展可能会被推迟数年。自dropout推出以后,它被
2023-05-07评论:0访问次数:846
第一层卷积层1,卷积核的数量为96;第二层卷积层2,卷积的个数为256个;第三层卷积3, 输入为第二层的输出,卷积核个数为384;第四层卷积4,输入为第三层的输出,卷积核个数为384;第五层卷积5, 输入为第四层的输出,卷积核个数为256。
2021-07-02评论:0访问次数:5915