# 工程内容 这个程序是基于tensorflow的tflearn库实现部分RCNN功能。 # 开发环境 windows10 + python3.5 + tensorflow1.2 + tflearn + cv2 + scikit-learn # 数据集 采用17flowers据集, 官网下载：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/ # 程序说明 1、setup.py---初始化路径 2、config.py---配置 3、tools.py

# 工程内容 这个程序是基于tensorflow的tflearn库实现部分RCNN功能。 # 开发环境 windows10 + python3.5 + tensorflow1.2 + tflearn + cv2 + scikit-learn # 数据集 采用17flowers据集, 官网下载：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/ # 程序说明 1、setup.py---初始化路径 2、config.py---配置 3、tools.py

AlexNet模型是Hinton的学生Alex Krizhevsky在2012年提出来的。AlexNet包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。 AlexNet主要使用的新技术点如下： （1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了sigmoid，解决了sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。 （2）训练时使用dropout随机忽略一部分神经元，以避免过拟合，主要是最后几个全连接层使用了dropout。 （3

https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7987904.html https://github.com/steelOneself/tensorflow_learn/blob/master/AlexNet/AlexNet.py tensorflow实现AlexNet ps: 仅供自己学习使用 AlextNet 网络结构 Input输入层 输入为224*224*3的三通道RGB图像，为方便后续计算，实际操作中通过padding处理，把图像变成227*227*3