AlexNet卷积神经网络

1、AlexNet与LeNet的区别

【1】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。
【2】AlexNet将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLu激活函数。
【3】通过丢弃法来控制全连接层的模型复杂度。
【4】AlexNet引入了大量的图像增广，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合。

2、简化过的AlexNet

#简化过的AlexNet
import d2lzh.d2lzh as d2l
from mxnet import gluon,init,nd
from mxnet.gluon import data as gdata,nn

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