【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
上一篇文章中我们了解到神经网络可以直接基于图像的原始像素进行分类，这种称为端到端（end-to-end）的方法可以节省很多中间步骤。但在1989年LeNet模型提出之后，神经网络在很长一段时间都没有长足的发展，主要有以下几个原因： 1.训练数据的缺失 包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。限于早期计算机有限的存储和90年代有限的研究预算，大部...
机器学习之卷积神经网络使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型
使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型下载cifar10数据集代码：import torchvision import torch transform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Resize(224...
【动手学计算机视觉】第十六讲：卷积神经网络之AlexNet
前言前文详细介绍了卷积神经网络的开山之作LeNet，虽然近几年卷积神经网络非常热门，但是在LeNet出现后的十几年里，在目标识别领域卷积神经网络一直被传统目标识别算法(特征提取+分类器)所压制，直到2012年AlexNet(ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural N...
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