深度学习——AlexNet网络

网络介绍： ImageNet2012竞赛第一名；他标志着DNN深度学习革命的开始； 网络包含5个卷积层+3个全连接层； 60M个参数+650K个神经元； 2个分组——>2个GPU（3G，受限于当时硬件），训练时长一周，50x加速； 引入的新技术有：ReLU非线性激活；Max pooling池化；Dropout regularization(主要用于防止过拟合，在判断决策的FC层使用； 模型网络框图

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