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時間 2021-01-12
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先給出AlexNet的一些參數和結構圖: 卷積層:5層 全連接層:3層 深度:8層 參數個數:60M 神經元個數:650k 分類數目:1000類 創新點: ReLU和多個GPU 爲了提高訓練速度,AlexNet使用ReLU代替了Sigmoid,其能更快的訓練,同時解決sigmoid在訓練較深的網絡中出現的梯度消失,或者說梯度彌散的問題. 雙GPU訓練,提高速度
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