ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
论文杂记 上一篇 主目录 下一篇 文章结构 1 课题背景 2 架构 2.1 ReLU非线性 2.2 多GPU训练 2.3 局部响应归一化 2.4 重叠池化 2.5 整体架构 3 减少过拟合 3.1 数据增强 3.2 失活(Dropout) 4 权重更新 【前言】 为了提高目标识别的性能，我们可以收集更大的数据集，学习更强大的模型，使用更好的技术来防止过拟合。 AlexNet神经网络有6000万参数
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