经典深度学习模型发展

一、简介 AlexNet：(2012)主要贡献扩展 LeNet 的深度，并应用一些 ReLU、Dropout 等技巧。AlexNet 有 5 个卷积层和 3 个最大池化层，它可分为上下两个完全相同的分支，这两个分支在第三个卷积层和全连接层上可以相互交换信息。它是开启了卷积神经网络做图像处理的先河。 VGG-Net：2014年。该网络使用3×3卷积核的卷积层堆叠并交替最大池化层，有两个4096维的全

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