经典网络结构AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
2017-05-04 11:41
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论文地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
论文翻译:http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6432709.html2012年,Alex Krizhevsky发表了AlexNet,它是LeNet的一种更深更宽的版本,网络扩大(5个卷积层+3个全连接层+1个softmax层)并以显著的优势赢得了困难的ImageNet竞赛。
AlexNet 将LeNet的思想扩展到更大的能学习到更复杂的对象层次的神经网络上。这项工作的贡献:
1)使用修正的非线性单元(ReLU);
2)训练时候使用Dropout技术有选择的忽视单个神经元,Data augmentation扩充数据,LRN归一化层从而避免过拟合;
3)覆盖进行最大池化,避免平均池化的平均化效果;
4)使用GPU NVIDIA GTX580减少训练时间;
注:LRN层,对局部神经元的活动创建竞争机制,使得其中响应比较大的值变得相对更大,并抑制其他反馈较小的神经元,增强了模型的泛化能力。
GPU比CPU提供更多数量的核,训练时间可以提升10倍。这又反过来允许使用更大的数据集和更大的图像。AlexNet的成功掀起了一场小革命。卷积神经网络现在是深度学习的骨干。它已经变成了现在能够解决有用任务的大型神经网络的代名词。
论文翻译:http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6432709.html2012年,Alex Krizhevsky发表了AlexNet,它是LeNet的一种更深更宽的版本,网络扩大(5个卷积层+3个全连接层+1个softmax层)并以显著的优势赢得了困难的ImageNet竞赛。
AlexNet 将LeNet的思想扩展到更大的能学习到更复杂的对象层次的神经网络上。这项工作的贡献:
1)使用修正的非线性单元(ReLU);
2)训练时候使用Dropout技术有选择的忽视单个神经元,Data augmentation扩充数据,LRN归一化层从而避免过拟合;
3)覆盖进行最大池化,避免平均池化的平均化效果;
4)使用GPU NVIDIA GTX580减少训练时间;
注:LRN层,对局部神经元的活动创建竞争机制,使得其中响应比较大的值变得相对更大,并抑制其他反馈较小的神经元,增强了模型的泛化能力。
前后几层(对应位置的点)对中间这一层做一下平滑约束 |
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