1 局部响应归一化(Local Response Normalization)[1] 1.1 概述 Local Response Normalization （LRN）是AlexNet中首次引入的归一化方法，但是在BatchNorm之后就很少使用这种方法了。 1.2 目的 对局部的值进行归一化操作，使其中比较大的值变得相对更大，增强了局部的对比度，…
神经网络中归一化技术汇总
图像增强技术汇总
1. 多种增强方式概述 下列尺度大小可以调整，用示例的数据进行说明： 尺度缩放：将图像的较短边随机缩放到 [256, 480] 像素范围内的一个值（长边按比例调整）。 随机裁剪：从缩放后的图像中随机裁剪224×224区域。 颜色抖动：80%的概率进行颜色抖动（如下面详细说明的PCA抖动） 转灰度图：20%概率将图像转换为灰度图。 图像模糊：50%的…
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(用深度卷积神经网络来进行ImageNet的分类)
论文原文：https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/hash/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Abstract.html 提出了AlexNet网络，训练了一个非常大很深的卷积神经网络去分类ImageNet，得到了ILSVRC-2012的冠军。使用了dropout进行了过拟合…