モデル戦闘における Alex による画像分類 (6): モデル原理 + トレーニング + 予測 (詳細なチュートリアル!)

Alex が画像分類を実現: モデルの原理 + トレーニング + 予測

• 画像の分類または検索タスクは、ブラウザーでの検索操作やクローラー検索画像で広く使用されています. この記事では、主に Alex モデルを使用して猫と犬の分類を実装し、再利用可能なオープン ソース モデルを記事で提供します! ! !
• データセットはここからダウンロードできます:データ
• この記事では、次の内容から説明します。
  • 1.機種紹介と環境構築
  • 2. データセットの準備
  • 3. トレーニング
  • 4. 予測

1.機種紹介と環境構築

• モデルの紹介:
  AlexNet は、Alex Krizhevsky によって提案された画像分類に適用された最初の深い畳み込みニューラル ネットワークです. このネットワークは、2012 年 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition) 画像分類コンペティションで 15.3% のトップ 5 テスト エラーを達成して優勝しました.最初の場所。また、その年以降、優れた vgg である GoogLeNet など、より多くのより深いニューラル ネットワークが提案されました。これは、従来の機械学習分類アルゴリズムにとってすでに非常に優れています。ネットワーク構成は以下の通り
  

AlexNetLeNet理論の考え方を継承し、理論CNNの基本原理を非常に深く広いネットワークに適用します。AlexNet使用される主な新技術は次のとおりです。

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