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为什么AlexNet在卷积层使用96、256和384滤波器？

AlexNet在卷积层使用96、256和384滤波器的原因是为了增加网络的深度和宽度，从而提高模型的表达能力和学习能力。

具体来说，AlexNet是一种经典的深度卷积神经网络模型，用于图像分类任务。它的设计目标是在大规模图像数据集上取得较好的性能。在卷积层中使用多个滤波器的主要目的是提取不同尺度和不同特征的信息。

使用96个滤波器的第一层卷积层可以捕捉到低级的图像特征，如边缘、纹理等。这些低级特征对于图像分类任务非常重要。

使用256个滤波器的第三层卷积层可以捕捉到更高级的特征，如形状、部分物体等。这些高级特征对于图像分类任务的准确性和鲁棒性有很大的影响。

使用384个滤波器的第五层卷积层可以进一步提取更加抽象和复杂的特征，如物体的整体形状、组合特征等。这些特征对于图像分类任务的性能提升至关重要。

总的来说，通过在卷积层中使用不同数量的滤波器，AlexNet可以逐层地提取图像的不同级别的特征，从而实现更好的图像分类效果。

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深度学习-AlexNet（第一个深度卷积网络）

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从LeNet到GoogLeNet：逐层详解，看卷积神经网络的进化

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深度学习经典网络解析：2.AlexNet

AlexNet的特点： 提出了一种卷积层加全连接层的卷积神经网络结构。 首次使用ReLU函数做为神经网络的激活函数。 首次提出Dropout正则化来控制过拟合。...3.2.3第三层（CONV2） 第三层 (CONV2): 96 个5x5 卷积核，步长为 1，使用零填充p=2 输入: 27x27x96 大小的特征图组 输出特征图尺寸：(27 - 5 + 2*2)/1...卷积核，步长为 1，使用零填充p=1 CONV3输入: 13x13x256 大小的特征图组 输出特征图尺寸：(13 - 3 + 2*1)/1+1 = 13 输出特征图个数：384 第三、四层(CONV3...、CONV4):之后没有进行最大池化与局部归一化 3.2.6第五层（CONV5） 第五层 (CONV5): 256 个3x3 卷积核，步长为 1，使用零填充p=1 CONV3输入: 13x13x384...其他方案： 平移、旋转、拉伸、径向畸变（相关描述见摄像机几何章节）、裁剪 AlexNet中使用了两种增大数据量的方法镜像反射和随机剪裁和改变训练样本RGB通道的强度值 方法一： 镜像反射和随机剪裁 然后在原图和镜像反射的图

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要学习的第一个现代CNN：AlexNet

从上图可以看到相对于LeNet（左侧），AlexNet（右侧）更深了，也应用了新的技术： AlexNet有5层卷积层（Conv层） 使用Max Pool 使用了ReLU激活函数 AlexNet支持更高分辨率的彩色图像...为什么用ReLU激活函数 首先ReLU函数不含有指数计算，在计算上比Sigmoid函数简单。...Pooling层的计算公式和卷积层的计算公式一样，再提一下计算公式为： [(nh - kh + 2*padding + stride) / stride] * [(nw - kw + 2*padding...的结构图里没有卷积层到全连接层的连接，但是实现时一定要加上。...由于这个数据集里就5种花朵，所以我直接将AlexNet的最后一层输出从1000改成5，其他的不动。 数据集在加载自己的图像数据集一文中说过了。

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从AlexNet理解卷积神经网络的一般结构

卷积层如何操作 CNN中的卷积层操作与图像处理中的卷积是一样的，都是一个卷积核对图像做自上而下，自左而右的加权和操作，不同指出在于，在传统图像处理中，我们人为指定卷积核，比如Soble，我们可以提取出来图像的水平边缘和垂直边缘特征...输入层：227*227*3 C1：96*11*11*3 （卷积核个数/宽/高/厚度） C2：256*5*5*48（卷积核个数/宽/高/厚度） C3：384*3*3*256（卷积核个数/宽.../高/厚度） C4：384*3*3*192（卷积核个数/宽/高/厚度） C5：256*3*3*192（卷积核个数/宽/高/厚度） 针对这五层卷积，说明一下三点： 1.推导下C1后的输出是什么...这也就是为什么，在这个图上要画两个3*3*128的卷积核，他想表达的意思就是实际的卷积核尺寸是3*3*256！...激活层 池化操作用于卷积层内，而激活操作则在卷积层和全连接层都会用到，由于之前我已经写过关于激活函数的博客，在这里只简单说明下，具体内容大家可以在 理解激活函数在神经网络模型构建中的作用这个博客中了解。

1.2K61

基于Pytorch构建AlexNet网络对cifar-10进行分类

AlexNet的结构比LeNet规模更大，AlexNet包含8层变换，其中包含5层卷积和2层全连接隐藏层，以及最后的一个全连接的输出层。...在AlextNet中，第一层中的卷积核的size为1111.第二层中的卷积核的size为55，之后的卷积核的size全部为33.此外，第1，2，5个卷积层的之后都使用了size为33，步长为2的最大池化...(4).卷积层2+ReLU+LRN：使用256个5*5的filter，stride为1，padding为2，输出为27*27*256，256个feature maps，训练参数(5*5*96*256)+...(6).卷积层3+ReLU：使用384个3*3的filter，stride为1，padding为1，输出为13*13*384，384个feature maps，训练参数(3*3*256*384)+384...(8).卷积层5+ReLU：使用256个3*3的filter，stride为1，padding为1，输出为13*13*256，256个feature maps，训练参数(3*3*384*256)+256

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TASK 5 AlexNet与VGG

Dropout虽有单独的论文论述，但是AlexNet将其实用化，通过实践证实了它的效果。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。...1.3.2 最大池化 在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化，AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊化效果。...[28 * 28 * 256]卷积层2。256个5 * 5 * 96卷积核，步长为1，全0填充。因此输出边长为ceiling(28 / 1) = 28。 [28 * 28 * 256]lrn层2。...因此输出的边长为ceiling((28 - 3 + 1) / 2) = 13 [13 * 13 * 384]卷积层3。384个3 * 3 * 256卷积核，步长为1，全0填充。...因此输出边长为ceiling(13 / 1) = 13 [13 * 13 * 384]卷积层4。卷积核和步长同上，输出边长仍然为13. [13 * 13 * 256]卷积层5。

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深度学习实战篇之 ( 十三) -- TensorFlow之AlexNet

AlexNet之TensorFlow实战 1.数据准备 与上期文章不一样，我们换个数据集，本次采用五种类别的鲜花作为数据集，同样包含两个子集：训练集和验证集。 怎么样，鲜花好看吧！...2.网络结构 # AlexNet 网络结构 # 输入：3*227*2227 代表三通道的彩色图像输入，图像大小为227*227 # 卷积层1：卷积核大小为11*11 卷积核个数：96,步长：4 # 最大池化...1：采样区域：3*3, 步长：默认为1 # 卷积层2：积核大小为5*5 ,卷积核个数：256, 步长：1 # 最大池化2：采样区域：3*3, 步长：默认为1 # 卷积层3：积核大小为3*3 ,卷积核个数...# 卷积层4：积核大小为3*3 ,卷积核个数：384, 步长：1，采用padding。 # 卷积层5：积核大小为3*3 ,卷积核个数：256, 步长：1，采用padding。...结语 今天的分享就到此结束了，网络层的构建也比较简单，比较注意的是最后的三个卷积层的输出和其输入的shape是一样的，老铁们可以自行print看看结果哦，此外由于数据集的类别发生了变化，因此相应的数据处理部分和网络的输出部分也做了改变

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【模型解读】从LeNet到VGG，看卷积+池化串联的网络结构

02AlexNet 2012年，Imagenet比赛冠军—Alexnet （以第一作者Alex命名）【2】直接刷新了ImageNet的识别率，奠定了深度学习在图像识别领域的优势地位。...总结： 1.网络比LeNet更深，包括5个卷积层和3个全连接层。 2.使用relu激活函数，收敛很快，解决了Sigmoid在网络较深时出现的梯度弥散问题。 3.加入了dropout层，防止过拟合。...6.分块训练，当年的GPU没有这么强大，Alexnet创新地将图像分为上下两块分别训练，然后在全连接层合并在一起。 7.总体的数据参数大概为240M。...如图中所示，共有13个卷积层，3个全连接层。其全部采用3*3卷积核，步长为1，和2*2最大池化核，步长为2。 1.Input层 输入图片为224*224*3。...全部使用3*3的卷积核和2*2的最大池化核。 3. 简化了卷积神经网络的结构。

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CNN卷积神经网络及图像识别

, CNNs)，虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力等原因很少使用。...目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。...卷积 在CNN中，卷积可以近似地看作一个特征提取算子，简单来说就是，提取图片纹理、边缘等特征信息的滤波器。...卷积层的作用： 提取图像的特征，并且卷积核的权重是可以学习的，卷积操作能突破传统滤波器的限制，根据目标函数提取出想要的特征； 参数共享，降低了网络参数，提升训练效率。...平均池化则是取每个区域的均值，下图展示了两种池化的对比 全连接层 全连接层就是把卷积层和池化层的输出展开成一维形式，在后面接上与普通网络结构相同的回归网络或者分类网络，一般接在池化层后面，这一层的输出即为我们神经网络运行的结果

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卷积神经网络之 - Alexnet

细化的结构图，来自互联网，侵删 与 LeNet 相比较 第⼀，与相对较小的 LeNet 相⽐， AlexNet 包含 8 层变换，其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层，以及 1 个全连接输出层。...第⼆层中的卷积窗⼝形状减⼩到 5×5 ，之后全采⽤ 3×3。此外，第⼀、第⼆和第五个卷积层之后都使用了窗⼝形状为 3×3 、步幅为 2 的最⼤池化层。...，使用填充为2来使得输入与输出的高和宽一致，且增大输出通道数 nn.Conv2d(96, 256, 5, 1, 2), nn.ReLU(),...# 前两个卷积层后不使用池化层来减小输入的高和宽 nn.Conv2d(256, 384, 3, 1, 1), nn.ReLU(),...）选择性地忽略训练中的单个神经元，避免模型的过拟合（也使用数据增强防止过拟合） 贡献 / 意义 AlexNet 跟 LeNet 结构类似，但使⽤了更多的卷积层和更⼤的参数空间来拟合⼤规模数据集 ImageNet

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【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet一切的开始( LeNet)王者回归(AlexNet)Refenence

随着ReLU和dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破–AlexNet....C1, C3, C5 (卷积层) 卷积核在二维平面上平移，并且卷积核的每个元素与被卷积图像对应位置相乘，再求和。...C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6 = 156个参数），共156 *(28*28) = 122,304个连接。...F6 (全连接层) F6是全连接层，类似MLP中的一个layer，共有84个神经元（为什么选这个数字？...图像数据 其他：GPU实现，LRN归一化层的使用 下面简单介绍一下AlexNet的一些细节： Data augmentation 有一种观点认为神经网络是靠数据喂出来的，若增加训练数据，则能够提升算法的准确率

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从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构

我们按照上面的说明，推导下每一层的卷积操作： 输入层：224*224*3 C1：96*11*11*3 （卷积核个数/宽/高/厚度） C2：256*5*5*48（卷积核个数/宽/高/厚度） C3：384...*3*3*256（卷积核个数/宽/高/厚度） C4：384*3*3*192（卷积核个数/宽/高/厚度） C5：256*3*3*192（卷积核个数/宽/高/厚度） 针对这五层卷积，说明一下三点： 1...这也就是为什么，在这个图上要画两个3*3*128的卷积核，他想表达的意思就是实际的卷积核尺寸是3*3*256！...2.激活层 池化操作用于卷积层内，而激活操作则在卷积层和全连接层都会用到，在这里只简单说明下，具体内容大家可以在 理解激活函数在神经网络模型构建中的作用这个博客中了解。...96*11*11*3(卷积核个数/宽/高/厚度) 34848个 C2：256*5*5*48（卷积核个数/宽/高/厚度） 307200个 C3：384*3*3*256（卷积核个数/宽/高/厚度） 884736

2.5K50

【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet

卷积层：由96个feature map组成，每个feature map由11×11卷积核在stride=4下生成，输出feature map为55×55×48×2，其中55=(227-11)/4+1，48...C2卷积层 该层由：卷积操作 + Max Pooling + LRN组成  卷积层：由256个feature map组成，每个feature map由5×5卷积核在stride=1下生成，为使输入和卷积输出大小一致...C3卷积层 该层由：卷积操作 + LRN组成（注意，没有Pooling层）  输入为13×13×256，因为这一层两个GPU会做通信（途中虚线交叉部分）  卷积层：之后由384个feature map...C4卷积层 该层由：卷积操作 + LRN组成（注意，没有Pooling层）  卷积层：由384个feature map组成，每个feature map由3×3卷积核在stride=1下生成，为使输入和卷积输出大小一致...C5卷积层 该层由：卷积操作 + Max Pooling组成  卷积层：由256个feature map组成，每个feature map由3×3卷积核在stride=1下生成，为使输入和卷积输出大小一致

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