动手学深度学习PyTorch版学习笔记（2）

卷积神经网络 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉研究的前状。 特征： 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。 引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合。 使用重复元素的网络（VGG） V

>>阅读原文<<