alexnet网络结构图
时间: 2023-11-27 19:37:57 浏览: 31
以下是AlexNet网络结构图:
![alexnet](https://miro.medium.com/max/1400/1*Za1tcZYK8BZoHkXVwIgOaA.png)
AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军,是深度学习领域的开创性工作之一。它是一个典型的卷积神经网络,包含5个卷积层、3个全连接层和2个dropout层。其中,前两个卷积层具有较大的卷积核(11x11和5x5),后续层采用较小的卷积核(3x3)。在每个卷积层和全连接层之后,都有一个ReLU激活函数进行非线性变换。AlexNet的创新之处不仅在于网络结构的设计,还在于使用了Dropout技术,有效地减轻了过拟合问题。
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AlexNet网络结构图
AlexNet的网络结构图如下所示:
![alexnet-network-architecture](https://cdn.analyticsvidhya.com/wp-content/uploads/2017/06/22150000/architechture121.png)
该网络结构是由5个卷积层和3个全连接层组成的。它是 ImageNet 图像识别挑战的获胜者,并且在深度学习领域取得了重大突破。
Alexnet网络结构
AlexNet是一种深度卷积神经网络,由Alex Krizhevsky等人在2012年提出。它在2012年的ImageNet图像分类竞赛中取得了突破性的成果,并引领了深度学习在计算机视觉领域的发展。AlexNet网络结构包括8层,前5层是卷积层,后3层是全连接层。具体结构如下:
1. 第一层:卷积层,96个11x11的卷积核,步长为4,输出特征图大小为55x55。
2. 第二层:池化层,使用3x3的池化核,步长为2,输出特征图大小为27x27。
3. 第三层:卷积层,256个5x5的卷积核,步长为1,输出特征图大小为27x27。
4. 第四层:池化层,使用3x3的池化核,步长为2,输出特征图大小为13x13。
5. 第五层:卷积层,384个3x3的卷积核,步长为1,输出特征图大小为13x13。
6. 第六层:卷积层,384个3x3的卷积核,步长为1,输出特征图大小为13x13。
7. 第七层:卷积层,256个3x3的卷积核,步长为1,输出特征图大小为13x13。
8. 第八层:全连接层,4096个神经元。
9. 第九层:全连接层,4096个神经元。
10. 第十层:全连接层,1000个神经元,对应ImageNet数据集的1000个类别。