每天五分钟计算机视觉:ImageNet大赛的世界冠军AlexNet模型

AlexNet模型

2012 Imagenet 比赛第一,Top5准确度超出第二10% ,它让人们认识到了深度学习技术的威力。比 LeNet更深,用多层小卷积层叠加替换大卷积层,就是说每一个卷积层的通道数小,不像LeNet一样每个卷积层的通道数很大。

AlexNet

一张227×227×3的图片作为输入,第一层我们使用 96 个11×11 的过滤器,步幅为 4,由于步幅是 4,因此尺寸缩小到 55×55,缩小了 4 倍左右。

然后用一个 3×3 的过滤器构建最大池化层, = 3,步幅为 2,卷积层尺寸缩小为 27×27×96。接着再执行一个 5×5 的卷积,padding 之后,输出是 27×27×276。

然后再次进行最大池化,尺寸缩小到 13×13。再执行一次 same 卷积,相同的 padding,得到的结果是 13×13×384,384个过滤器。再做一次 same 卷积,就像这样。

再做一次同样的操作,最后再进行一次最大池化,尺寸缩小到 6×6×256。

6×6×256 等于 9216,将其展开为 9216 个单元,然后是一些全连接层。

最后使用 softmax 函数输出识别的结果,看它究竟是 1000 个可能的对象中的哪一个。

AlexNet 包含约 6000 万个参数。当用于训练图像和数据集时,AlexNet 能够处理非常相似的基本构造模块,这些模块往往包含着大量的隐藏单元或数据,这一点 AlexNet 表现出色。AlexNet 比 LeNet 表现更为出色的另一个原因是它使用了 ReLu 激活函数。

相关推荐
Y1nhl28 分钟前
搜广推校招面经八十一
开发语言·人工智能·pytorch·深度学习·机器学习·推荐算法·搜索算法
胡攀峰28 分钟前
第12章 微调生成模型
人工智能·大模型·llm·sft·强化学习·rlhf·指令微调
yuanlaile29 分钟前
AI大模型自然语言处理能力案例演示
人工智能·ai·自然语言处理
小白白搭建33 分钟前
WordPress AI 原创文章自动生成插件 24小时全自动生成SEO原创文章 | 多语言支持 | 智能配图与排版
人工智能
Jamence35 分钟前
多模态大语言模型arxiv论文略读(三十九)
人工智能·语言模型·自然语言处理
ai大模型木子1 小时前
嵌入模型(Embedding Models)原理详解:从Word2Vec到BERT的技术演进
人工智能·自然语言处理·bert·embedding·word2vec·ai大模型·大模型资料
普if加的帕3 小时前
java Springboot使用扣子Coze实现实时音频对话智能客服
java·开发语言·人工智能·spring boot·实时音视频·智能客服
KoiC3 小时前
Dify接入RAGFlow无返回结果
人工智能·ai应用
lilye663 小时前
精益数据分析(20/126):解析经典数据分析框架,助力创业增长
大数据·人工智能·数据分析
盈达科技4 小时前
盈达科技:登顶GEO优化全球制高点,以AICC定义AI时代内容智能优化新标杆
大数据·人工智能