1. 导入模块import os
import sys
import json
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms, datasets, utils
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch.optim as
模型容器和AlexNet容器的意思很简单，就是封装继承module就有那8个属性sequential的forwardModuleListModuleDict通过选择key，来组成forrward总结AlexNet结构容器化...
原创
2021-08-08 14:09:37
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微调代码只训练最后的全连接层model = torch.load( '../model/20220510-prgpool','
原创
2023-03-08 15:40:42
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AlexNet 网络AlexNet由输入层，5个卷积层，3个全连接层组成(其中最后一个全连接层也是softmax输出层）。网络是分布在2个GPU上的，部分层只跟同一个GPU中的上一层连接。其网络结构如下：一.卷积层1： 第一层输入数据为原始的227* 227* 3的图像（输入图像的尺寸是224* 224，在进行第一次卷积的时候会padding 3个像素变成227* 227），这个图像被11* 11
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。模型容器与AlexNet构建除了上述的模块之外，还有一个重要的概念是模型容器 (Containers)，常用的容器有 3 个，这些容器都是继承自nn.Module。nn.Sequetial
原创
精选
2023-07-12 09:41:16
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1、模型容器Containerspytorch的Containers中有三个常用的模块：nn.Sequential：按顺序包装多个网络层nn.ModuleList：像python的list一样包装多个网络层nn.ModuleDict：像python的dict一样包装多个网络层1.1 容器之Sequentialnn.Sequential是nn.module的容器，用于按顺序包装一组网络层，下面通过代
AlexNet网络结构论文总结成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证效果在较深的网络中超过了Sigmoid。成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。训练时使用Dropout随机忽略了一部分神经元，以避免模型过拟合。Dropout虽有专门的论文论述，但是AlexNet将其实用化，通过实践证明了它的效果。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。在CNN中使用重叠
原创
2022-04-18 17:40:14
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AlexNet网络结构代码实现class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes = 1000):#imagenet数量 super().__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4),
原创
2021-08-10 15:06:50
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论文名称：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf AlexNet训练了一个更深的卷积神经网络
版权声明：本文为博主原创文章 https://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。在DL...
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2022-02-03 11:04:33
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在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。
在DL开源实现caffe的model样例中，它也给出了alexnet的复现，具体网络配置文件如下https://github.com/BVLC/caf
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2021-07-09 15:12:04
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本文主要介绍深度学习图像分类的经典网络结构及发展历程，就细粒度图像分类中的注意力机制进行了综述，最后给出了汽车之家团队参加CVPR2022细粒度分类竞赛所使用的模型及相关算法、参赛经验等，同时介绍了该模型在汽车之家车系识别业务中的应用。对于想了解图像分类任务、相关比赛技巧及业务应用的读者有一定借鉴意义。基于深度学习的图像分类神经网络自AlexNet[1]横空出世，在ImageNet[2]竞赛中取得
在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet。这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。 在DL开源实现caffe的model例子中。它也给出了a
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2016-02-28 16:23:00
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https://blog.csdn.net/Rasin_Wu/article/details/80017920 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72847422 AlexNet AlexNet在2012年的ImageNet图像分类大赛
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2021-07-17 19:17:19
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跟着大佬学图像分类系列，→ 传送门 ←本博客图像分类系列文章传送门：
AlexNet（当前）
VGG
GoogleNet
ResNet
前言图像分类是学习目标检测的“量变”内容，那么，废话不多说，开搞！ 一、AlexNet 是什么？ AlexNet 是2012年 ISL
