Alexnet 筆記

整體網絡結構：5層conv + 3層全連接，池化層使用的是最大池化； relu優勢：收斂快,學習速度快 pooling層有重疊：步長小於卷積核大小，爲了克服過擬合，因爲這樣池化層的輸出之間有重疊，提升特徵的豐富性； 數據擴增: dropout:削弱聯合適應性，即防止整個網絡會對部分節點過度依賴，這樣有助於防止過擬合； 關於top-1 top-5的概念： top-1:選擇預測結果中置信度最高的lab

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