经典卷积神经网络的学习(一)—— AlexNet
AlexNet 为卷积神经网络和深度学习正名,以绝对优势拿下 ILSVRC 2012 年冠军,引起了学术界的极大关注,掀起了深度学习研究的热潮。
- AlexNet 在 ILSVRC 数据集上达到 16.4% 的错误率(需要设定 batch_size=1)
models/alexnet_benchmark.py at master · tensorflow/models · GitHub,为一个 AlexNet 的测试基准程序。
0. 模型拓扑
- 在 main 函数中,不是使用的 ImageNet 中的图像数据,而是通过
tf.random_normal()
生成的标准正太分布模拟数据;- input tensor:[batch_size, height, width, depth] ⇒ [32, 224, 224, 3]
1. 基本认识
CNN 的训练过程(即 backward 计算)一般都比较耗时,而且不像预测过程(forward 计算),训练通常需要遍历很多遍数据,进行大量的迭代。
CNN 在应用上的主要瓶颈还是在于训练,难度主要不是在 CNN 的测试过程。目前,TensorFlow 已经支持在 iOS、Android 系统中运行,所以在手机上使用 CPU 进行人脸识别或图片分类已经十分方便,且响应速度很快。
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