alexnet流程图
时间: 2023-11-27 17:39:21 浏览: 30
AlexNet的流程图如下所示:
输入图像 -> 卷积层1 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层1 -> 卷积层2 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层2 -> 卷积层3 -> ReLU激活函数 -> 卷积层4 -> ReLU激活函数 -> 卷积层5 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层3 -> 全连接层1 -> ReLU激活函数 -> 全连接层2 -> ReLU激活函数 -> 输出层
相关问题
alexnet整体流程
AlexNet是一个深度卷积神经网络,它在2012年的ImageNet大规模视觉识别竞赛中获胜,引起了深度学习领域的广泛关注。以下是AlexNet的整体流程:
1. 输入层:AlexNet的输入层接收输入图像,图像的大小为227x227x3。
2. 第一层卷积:第一层卷积包含96个卷积核,每个卷积核的大小为11x11x3,步长为4,使用ReLU激活函数。
3. 第一层池化:第一层卷积后使用最大池化,池化核大小为3x3,步长为2。
4. 第二层卷积:第二层卷积包含256个卷积核,每个卷积核的大小为5x5x48,步长为1,使用ReLU激活函数。
5. 第二层池化:第二层卷积后使用最大池化,池化核大小为3x3,步长为2。
6. 第三层卷积:第三层卷积包含384个卷积核,每个卷积核的大小为3x3x256,步长为1,使用ReLU激活函数。
7. 第四层卷积:第四层卷积包含384个卷积核,每个卷积核的大小为3x3x192,步长为1,使用ReLU激活函数。
8. 第五层卷积:第五层卷积包含256个卷积核,每个卷积核的大小为3x3x192,步长为1,使用ReLU激活函数。
9. 第五层池化:第五层卷积后使用最大池化,池化核大小为3x3,步长为2。
10. 全连接层1:将卷积层得到的特征图展开成一维向量,然后连接一个有4096个神经元的全连接层,使用ReLU激活函数。
11. 全连接层2:连接一个有4096个神经元的全连接层,使用ReLU激活函数。
12. 输出层:最后连接一个有1000个神经元的输出层,使用Softmax函数进行分类。
以上是AlexNet的整体流程,它的主要特点是使用ReLU激活函数和Dropout技术,有效地减轻了过拟合问题,并且深度网络的训练在GPU上进行,加速了训练过程。
alexnet算法流程
AlexNet是一种经典的深度学习神经网络模型,主要用于图像分类和物体识别任务。下面是AlexNet算法的主要流程:
1. 输入层:输入图像的像素数据。
2. 卷积层1:使用96个卷积核对输入图像进行卷积,得到96张特征图,每张特征图的大小为55×55×96。
3. 激活层1:对卷积层1的输出进行ReLU激活函数处理。
4. 池化层1:对激活层1的输出进行2×2最大池化,得到48张特征图,每张特征图的大小为27×27×96。
5. 卷积层2:使用256个卷积核对池化层1的输出进行卷积,得到256张特征图,每张特征图的大小为27×27×256。
6. 激活层2:对卷积层2的输出进行ReLU激活函数处理。
7. 池化层2:对激活层2的输出进行2×2最大池化,得到256张特征图,每张特征图的大小为13×13×256。
8. 卷积层3:使用384个卷积核对池化层2的输出进行卷积,得到384张特征图,每张特征图的大小为13×13×384。
9. 激活层3:对卷积层3的输出进行ReLU激活函数处理。
10. 卷积层4:使用384个卷积核对激活层3的输出进行卷积,得到384张特征图,每张特征图的大小为13×13×384。
11. 激活层4:对卷积层4的输出进行ReLU激活函数处理。
12. 卷积层5:使用256个卷积核对激活层4的输出进行卷积,得到256张特征图,每张特征图的大小为13×13×256。
13. 激活层5:对卷积层5的输出进行ReLU激活函数处理。
14. 池化层3:对激活层5的输出进行2×2最大池化,得到256张特征图,每张特征图的大小为6×6×256。
15. 全连接层1:将池化层3的输出展开为一维向量,连接一个4096个神经元的全连接层。
16. 激活层6:对全连接层1的输出进行ReLU激活函数处理。
17. Dropout层1:对激活层6的输出进行Dropout操作,防止过拟合。
18. 全连接层2:连接一个4096个神经元的全连接层。
19. 激活层7:对全连接层2的输出进行ReLU激活函数处理。
20. Dropout层2:对激活层7的输出进行Dropout操作,防止过拟合。
21. 输出层:连接一个1000个神经元的全连接层,用于输出图像的分类结果。
22. Softmax层:对输出层的结果进行Softmax归一化处理,得到各个类别的概率分布。
其中,Dropout是一种正则化方法,它在训练过程中随机让一部分神经元失活,防止过拟合。Softmax函数可以将输出结果映射到一个概率分布上,用于多分类问题。
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