LeNet是指LeNet-5，它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络。在MNIST数据集上，可以达到99.2%的准确率。LeNet-5模型总共有7层，包括两个卷积层，两个池化层，两个全连接层和一个输出层。　　AlexNet共8层，前5层为卷积层，后

摘要：在2018年3月13日云栖社区，来自哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。同样是受到猕猴视网膜与视觉皮层之间多层网络的启发，深度神经网络架构架构应运而生

哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。学习知识从问题引出入手是一个很好的方法，所以本文将可以围绕下面三个问题来展开：1.DNN和CNN有什么不同？同样是受到猕

GTAV智能驾驶源码详解（二）——Train the AlexNet模型简介：本AI使用AlexNet进行图像分类。Alexnet是一个经典的卷积神经网络，有5个卷积层，其后为3个全连接层，最后的输出激活函数为分类函数softmax。其性能超群，在2012

不过在火起来之前，这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前，深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的？本文就将带你回顾深度学习近些年来的里程碑式成果，就算看不懂技术细节，也可以一睹深度学习的前世今生。这篇文章被称为深度学习的开山之作。AlexNet使用R

# 因为模型使用Adam算法优化的，在生成的ckpt中，有Adam后缀的tensor

本文实例为大家分享了Tensorflow实现AlexNet卷积神经网络的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下。之前已经介绍过了AlexNet的网络构建了，这次主要不是为了训练数据，而是为了对每个batch的前馈和反馈的平均耗时进行计算。在设计网络的过程中

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，简称ILSVRC，它是图像分类领域的比赛，每年举办一次，下图为每年的得奖

AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军，虽然过去了很长时间，但是作为深度学习中的经典模型，AlexNet不但有助于我们理解其中所使用的很多技巧，而且非常有助于提升我们使用深度学习工具箱的熟练度。尤其是我刚入门深度学习，迫切需要一个能让自己熟悉

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类，分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中，经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左

卷积神经网络基本解决ImageNet数据集图片分类问题。每年ILSVRC比赛数据120万张图片，1000类标注。首次在CNN用ReLU、Dropout、LRN等Trick。成功使用ReLU CNN激活函数，验证较深网络效果超过Sigmoid，解决梯度弥散问