机器学习——深度卷积神经网络AlexNet

AlexNet相对于LeNet的主要优势包括:

1. 更深的网络结构

AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。

2. 使用ReLU激活函数

AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。

3. 引入Dropout操作

AlexNet在全连接层使用Dropout来控制过拟合,提高模型泛化能力。

4. 数据 augmentation

AlexNet利用图像翻转、裁剪、颜色变化等对数据进行增广,有效扩大数据集规模。

5. GPU实现AlexNet

利用GPU加速模型训练,使大规模深层网络训练成为可能。

6. 更大数据集

AlexNet用ImageNet数据集训练和测试,数据集规模比LeNet的MNIST数据集更大更复杂。

7. 更低的错误率

AlexNet在ImageNet上的top-5错误率达到15.3%,比LeNet的MNIST错误率低很多。

综上,AlexNet相比LeNet进一步加深了网络结构,并采用了更先进的技术,如ReLU、Dropout、数据增广等,在更大规模的数据集上取得了更好的效果。