AlexNet介紹

AlexNet介紹 1 簡要歸納     AlexNet由Alex Krizhevsky於2012年提出，奪得2012年ILSVRC比賽的冠軍，top5預測的錯誤率爲16.4%，遠超第一名。AlexNet採用8層的神經網絡，5個卷積層和3個全鏈接層(3個卷積層後面加了最大池化層)，包含6億3000萬個連接，6000萬個 參數和65萬個神經元。html 2 創新點     成功使用ReLU做爲CNN

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