请列举AlexNet的特点

  • 使用ReLU作为激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了sigmoid在网络较深时梯度消失问题

  • 使用dropout(丢弃学习)随机忽略一部分神经元防止过拟合

  • 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

  • 提出了LRN(局部正规化)层,对局部神经元的活动创建竞争机制,使得其中响应比较大的值变得相对更大,并抑制其他神经反馈较小的神经元,增强了模型的泛化能力

  • 使用CUDA加速深度卷积网络的训练,利用GPU强大的并行计算能力,处理神经网络训练时大量的矩阵运算

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