ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
論文雜記 上一篇 主目錄 下一篇 文章結構 1 課題背景 2 架構 2.1 ReLU非線性 2.2 多GPU訓練 2.3 局部響應歸一化 2.4 重疊池化 2.5 整體架構 3 減少過擬合 3.1 數據增強 3.2 失活(Dropout) 4 權重更新 【前言】 爲了提高目標識別的性能，我們可以收集更大的數據集，學習更強大的模型，使用更好的技術來防止過擬合。 AlexNet神經網絡有6000萬參數
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