深度学习之AlexNet解读

为什么提出 提出的背景 基本思想及其过程 优缺点及其发展 为什么提出？ 提出的背景  目前的目标识别任务基本上全是利用的传统机器学习的方法，为了提升他们的性能。  由于现实中有成千上万的可变的图片，现在带标签的数据集相对来说还是太小了，因此简单的识别任务由于这些数据集的尺寸有限，还是获得了不错的效果。  因此为了识别现实生活中的大量可变的图片，使用一个非常大的训练集显得尤为重要，包括LabelMe

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