AlexNet 模型是深度学习领域中的一个重要里程碑，它首次在 2012 年的 ImageNet 挑战赛上取得了显著的成绩。以下是对 AlexNet 模型的简要介绍。

模型概述

AlexNet 模型由五层卷积层和三个全连接层组成。它引入了几个关键的创新点，包括：

  • ReLU 激活函数：提高了神经网络的非线性能力。
  • Dropout：减少了过拟合的风险。
  • 数据增强：通过旋转、缩放、裁剪等方式增加了训练样本的多样性。

模型架构

  • 卷积层：使用五个卷积层，每个卷积层后面都跟着一个最大池化层。
  • 全连接层：在最后一个卷积层之后，有三个全连接层。

应用

AlexNet 模型在图像识别、物体检测和视频分析等领域有着广泛的应用。

扩展阅读

想了解更多关于 AlexNet 模型的细节，可以阅读以下文章：AlexNet 模型详解

AlexNet 架构图