AlexNet論文--ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks總結

主要標記點 數據集 Caltech-101/256 CIFAR-10/100 標記工具 Amazon’s Mechanical Turk crowd-sourcing tool 數據處理 圖片大小不一，統一下采樣爲256*256：把較短的一邊放縮爲256，再從中裁剪出256*256大小的圖片 主要工作 ReLU激活函數 飽和非線性函數比非飽和非線性函數下降得慢 多塊GPU並行 只在某些層存在交叉：

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