經典CNN之：AlexNet介紹

1. AlexNet模型的特點 使用了非線性激活函數：ReLU 防止過擬合的方法：Dropout，數據擴充（Data augmentation） 其他：多GPU實現，LRN歸一化層的使用 1.1 使用ReLU激活函數 傳統的神經網絡普遍使用Sigmoid或者tanh等非線性函數作爲激勵函數，然而它們容易出現梯度彌散或梯度飽和的情況。 在AlexNet中，使用了ReLU （Rectified Lin

>>阅读原文<<