网站海外推广公司,网站建设战略规划的方法,响应式网站代码,建设的比较好的网站文章目录 前言1.不同卷积神经网络模型的精度2.不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型 1.LeNet-52.AlexNet1.架构2.局部响应归一化#xff08;VGG中取消了#xff09;3.重叠/不重叠池化4… 文章目录 前言1.不同卷积神经网络模型的精度2.不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型 1.LeNet-52.AlexNet1.架构2.局部响应归一化VGG中取消了3.重叠/不重叠池化4.过拟合-数据增强5.过拟合-dropout6.性能 前言
本章内容来自B站 AlexNet深度学习图像分类算法
1.不同卷积神经网络模型的精度 2.不同神经网络概述 3.卷积神经网络-单通道 4.卷积神经网络-多通道 5.池化层 6.全连接层 7.网络架构 8.Relu激活函数
sigmoid和tanh会产生梯度消失或者爆炸的问题
9.双GPU
10.单GPU模型 1.LeNet-5
手写数字识别
2.AlexNet
1.架构
双GPU上 2.局部响应归一化VGG中取消了 3.重叠/不重叠池化 4.过拟合-数据增强 5.过拟合-dropout 6.性能
