九 动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之AlexNet

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AlexNet

  • AlexNet新引入dropout、ReLU、maxpooling和数据增强。

VGG

VGG神经网络连接 图7.2.1的几个VGG块(在vgg_block函数中定义)。其中有超参数变量conv_arch。该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输出通道数。全连接模块则与AlexNet中的相同。

原始VGG网络有5个卷积块,其中前两个块各有一个卷积层,后三个块各包含两个卷积层。 第一个模块有64个输出通道,每个后续模块将输出通道数量翻倍,直到该数字达到512。由于该网络使用8个卷积层和3个全连接层,因此它通常被称为VGG-11。

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