AlexNet整体流程
时间: 2023-09-17 13:07:25 浏览: 55
AlexNet是一种深度卷积神经网络,主要用于图像分类任务。它的整体流程如下:
1. 输入层:将图片作为输入,输入的大小为227x227x3(长,宽,通道)。
2. 卷积层1:使用96个大小为11x11x3的卷积核对输入进行卷积,步长为4,得到96个大小为55x55x1的特征图。同时使用ReLU激活函数进行非线性变换,减少梯度消失的问题。
3. 池化层1:使用大小为3x3的最大池化进行下采样,步长为2,得到96个大小为27x27x1的特征图。
4. 卷积层2:使用256个大小为5x5x48的卷积核对上一层的输出进行卷积,得到256个大小为27x27x1的特征图。同时使用ReLU激活函数进行非线性变换。
5. 池化层2:使用大小为3x3的最大池化进行下采样,步长为2,得到256个大小为13x13x1的特征图。
6. 卷积层3:使用384个大小为3x3x256的卷积核对上一层的输出进行卷积,得到384个大小为13x13x1的特征图。同时使用ReLU激活函数进行非线性变换。
7. 卷积层4:使用384个大小为3x3x192的卷积核对上一层的输出进行卷积,得到384个大小为13x13x1的特征图。同时使用ReLU激活函数进行非线性变换。
8. 卷积层5:使用256个大小为3x3x192的卷积核对上一层的输出进行卷积,得到256个大小为13x13x1的特征图。同时使用ReLU激活函数进行非线性变换。
9. 池化层3:使用大小为3x3的最大池化进行下采样,步长为2,得到256个大小为6x6x1的特征图。
10. 全连接层1:将上一层的输出展开成一维向量,经过4096个神经元的全连接层,得到一个长度为4096的向量。同时使用ReLU激活函数进行非线性变换。
11. Dropout层1:对全连接层1的输出进行随机失活,防止过拟合。
12. 全连接层2:将上一层的输出经过4096个神经元的全连接层,得到一个长度为4096的向量。同时使用ReLU激活函数进行非线性变换。
13. Dropout层2:对全连接层2的输出进行随机失活,防止过拟合。
14. 全连接层3:将上一层的输出经过1000个神经元的全连接层,得到一个长度为1000的向量,表示图像属于1000个类别中的哪一个。
15. 输出层:使用Softmax函数将全连接层3的输出转换为概率分布,得到每个类别的概率。
整个AlexNet网络的训练过程中采用了数据增强、随机失活、批量归一化等技术,提高了模型的泛化能力和鲁棒性。
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