【深度学习论文】FCN
2017-04-21 15:54
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FCN
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FCN
1 网络架构
8大模块
前2个模块
34模块
5模块
6模块
78模块
2 激活函数
3 Dropout
4 多GPU通信
5 网络细节和特点
1 网络架构
整个alexnet网络的架构如下图所示：
注意：输入层的大小其实是227*227
8大模块
整个网络可以分成8个大模块，其中前5模块四卷积模块，用于提取图片特征，后3个模块是全链接层，用于图像分类！
前2个模块
34模块
5模块
6模块
78模块
2 激活函数
Hinton提出使用Relu激活函数效果更好！
从ReLU提出之后相继又出现很多新的激活函数，如PReLU,Leaky-ReLY,Maxout等。
3 Dropout
可以利用78模块集成学习的思想来理解Dropout，全连接中训练多个若分类器，在识别阶段在来构成一个强分类器。Dropout比Without Dropout在训练阶段的准确率要低，但测试阶段的准确率要高，范化能力更强。
4 多GPU通信
5 网络细节和特点
上图右侧是论文中比较创新的地方，可以看出Alexnet是人工智能第三次爆发的开山之作！
参考文献：
[alexnet]:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
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