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  • 计算机视觉系列-AlexNet论文复现学习笔记(一)


    计算机视觉系列-AlexNet论文复现学习笔记(一)
    基于Resnet,AlexNet网络模型学习神经网络训练的基本模块,学习 Paddle及Pytorch框架论文复现,实现神经网络模型权重转写,前向对齐以及数据加载对齐方法。

    目录

    • AlexNet 简介
    • 模型权重转写
    • 模型训练对齐方法
      • Fake数据生成
      • Forward前向对齐
      • 数据集和数据加载对齐
    • 计算机视觉学习笔记系列

    AlexNet 简介

    AlexNet论文链接: https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf
    github:https://github.com/deep-diver/AlexNet

    目前的物体识别方法主要使用机器学习方法。为了提高它们的性能,论文可以收集更大的数据集,学习更强大的模型,并使用更好的技术来防止过拟合

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/125553852
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