AlexNet学习
先给出AlexNet的一些参数和结构图： 卷积层：5层 全连接层：3层 深度：8层 参数个数：60M 神经元个数：650k 分类数目：1000类 创新点： ReLU和多个GPU 为了提高训练速度，AlexNet使用ReLU代替了Sigmoid,其能更快的训练,同时解决sigmoid在训练较深的网络中出现的梯度消失,或者说梯度弥散的问题. 双GPU训练，提高速度
相关文章
- 1. AlexNet 学习
- 2. AlexNet学习
- 3. 深度学习---AlexNet
- 4. Alexnet学习笔记
- 5. AlexNet学习笔记
- 6. AlexNet -----深度学习
- 7. AlexNet分类学习
- 8. AlexNet论文学习
- 9. AlexNet网络学习
- 10. 8、AI学习笔记|AlexNet
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 外部其他进程嵌入到qt FindWindow获得窗口句柄 报错无法链接的外部符号 [email protected] 无法被([email protected]@[email protected]@@引用
- 2. UVa 11524 - InCircle
- 3. The Monocycle（bfs）
- 4. VEC-C滑窗
- 5. 堆排序的应用-TOPK问题
- 6. 实例演示ElasticSearch索引查询term,match,match_phase,query_string之间的区别
- 7. 数学基础知识 集合
- 8. amazeUI 复择框问题解决
- 9. 背包问题理解
- 10. 算数平均-几何平均不等式的证明,从麦克劳林到柯西
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. AlexNet 学习
- 2. AlexNet学习
- 3. 深度学习---AlexNet
- 4. Alexnet学习笔记
- 5. AlexNet学习笔记
- 6. AlexNet -----深度学习
- 7. AlexNet分类学习
- 8. AlexNet论文学习
- 9. AlexNet网络学习
- 10. 8、AI学习笔记|AlexNet