alexnet模型设计示意图
时间: 2023-11-13 22:46:57 浏览: 35
以下是AlexNet模型的设计示意图:
![AlexNet模型设计示意图](https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*3pya8rWVVJj-1pPliRwMGg.png)
AlexNet模型包含8个卷积层和3个全连接层,其中第1、2、5、6、7、8层是卷积层,第3、4、9层是全连接层。在整个模型中使用了ReLU激活函数和Dropout正则化技术,同时在最后一层使用Softmax函数进行分类。
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alexnet网络模型结构图
AlexNet 是在 2012 年 ImageNet 比赛中获胜的经典卷积神经网络模型,它是由 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 共有 8 层网络结构,其中前 5 层是卷积层,后 3 层是全连接层。
AlexNet 网络结构如下:
1. 第一层:卷积层,96个卷积核,大小为11*11,步长为4像素
2. 第二层:池化层,大小为3*3,步长为2像素
3. 第三层:卷积层,256个卷积核,大小为5*5,步长为1像素
4. 第四层:池化层,大小为3*3,步长为2像素
5. 第五层:卷积层,384个卷积核,大小为3*3,步长为1像素
6. 第六层:卷积层,384个卷积核,大小为3*3,步长为1像素
7. 第七层:卷积层,256个卷积核,大小为3*3,步长为1像素
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
AlexNet模型原理
AlexNet是一个经典的深度学习模型,是第一个成功应用于大规模图像分类任务的卷积神经网络。它于2012年在ImageNet图像识别竞赛中夺得冠军。
AlexNet模型主要由5个卷积层和3个全连接层组成。其中,第一层为输入层,后面的5个卷积层和2个全连接层都含有ReLU激活函数。另外,在第1、2、5个卷积层之后,都会接一个最大池化层来减小特征图的尺寸。最后一个全连接层输出1000维向量,对应ImageNet数据集的1000个类别。
AlexNet模型的主要贡献在于引入了以下几个重要的技术:
1.使用ReLU激活函数代替传统的sigmoid激活函数,大大加速了模型的收敛速度;
2.采用Dropout技术来避免过拟合;
3.使用GPU并行计算加速训练过程。