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經典卷積神經網路演算法(2):AlexNet

 

上文中實現了LeNet-5卷積網路,不可否認這是一個十分經典的網路結構,但是迫於種種複雜的現實場景限制,只能在一些領域應用,所以在接下來的10年間,卷積網路的鋒芒一度被SVN演算法覆蓋,直到2012年AlexNet的提出。2012年Imagenet影象識別大賽中,Alext提出的AlexNet網路模型一鳴驚人,引爆了神經網路的應用熱潮,並且贏得了2012屆影象識別大賽的冠軍,這也使得卷積神經網路真正意義上成為影象處理上的核心演算法。AlexNet網路相比於之前的卷積網路模型有以下幾點創新:
(1)使用relu作為啟用函式。在上世紀末,神經網路大多還是使用sigmod或tanh作為啟用函式,使用relu作為啟用函式是AlexNet網路開創的先河。

(2)使用GPU並行運算。AlexNet使用兩張GPU同時訓練模型,大大加快了模型訓練的速度。
(3)最大池化。在AlexNet出現以前,大多使用平均池化。
(4)dropout操作。隨機殺死部分神經元,防止過擬合。
(5)資料增強。從原始圖片中隨機擷取固定大小的子圖,構建更大規模資料集。

 

AlexNet網路結構如下圖所示(注:圖片來源於部落格)。

 

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