主要内容

alexnet

(不推荐)AlexNet 卷积神经网络

  • AlexNet network architecture

不推荐使用 alexnet。请改用 imagePretrainedNetwork 函数并指定 "alexnet" 模型。有关详细信息,请参阅版本历史记录

说明

AlexNet 是深度为 8 层的卷积神经网络。您可以从 ImageNet 数据库 [1] 中加载该网络的预训练版本,该版本基于 ImageNet 数据库的超过一百万个图像进行训练。该预训练网络可以将图像分类至 1000 个目标类别(例如键盘、鼠标、铅笔和多种动物)。因此,该网络已基于大量图像学习了丰富的特征表示。该网络的图像输入大小为 227×227。有关 MATLAB® 中预训练网络的详细信息,请参阅预训练的深度神经网络

有关实际深度学习方法的免费实践课程,请参阅深度学习入门之旅

net = alexnet 返回基于 ImageNet 数据集训练的 AlexNet 网络。

此函数需要 Deep Learning Toolbox™ Model for AlexNet Network 支持包。如果未安装此支持包,函数会提供下载链接。或者,参阅 Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network

有关 MATLAB 中预训练网络的详细信息,请参阅预训练的深度神经网络

示例

net = alexnet('Weights','imagenet') 返回基于 ImageNet 数据集训练的 AlexNet 网络。此语法等效于 net = alexnet

layers = alexnet('Weights','none') 返回未经训练的 AlexNet 网络架构。未经训练的模型不需要支持包。

示例

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下载并安装 Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network 支持包。

在命令行中键入 alexnet

alexnet

如果未安装 Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network 支持包,该函数将在附加功能资源管理器中提供所需支持包的链接。要安装支持包,请点击链接,然后点击安装。通过在命令行中键入 alexnet 来检查安装是否成功。

alexnet
ans = 

  SeriesNetwork with properties:

    Layers: [25×1 nnet.cnn.layer.Layer]

如果安装了所需的支持包,则该函数返回 SeriesNetwork 对象。

使用深度网络设计器可视化网络。

deepNetworkDesigner(alexnet)

通过点击新建,在深度网络设计器中浏览其他预训练神经网络。

Deep Network Designer start page showing available pretrained neural networks

如果需要下载一个神经网络,请在所需的神经网络上暂停,然后点击安装以打开附加功能资源管理器。

输出参量

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预训练的 AlexNet 卷积神经网络,以 SeriesNetwork 对象形式返回。

未经训练的 AlexNet 卷积神经网络架构,以 Layer 数组形式返回。

提示

参考

[1] ImageNet. http://www.image-net.org.

[2] Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al. "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge." International Journal of Computer Vision (IJCV). Vol 115, Issue 3, 2015, pp. 211–252

[3] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." Communications of the ACM 60, no. 6 (May 24, 2017): 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386.

[4] BVLC AlexNet Model. https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_alexnet

扩展功能

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版本历史记录

在 R2017a 中推出

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