用NumPy从零实现Tiny-AlexNet
AI 总结
掘金·人工智能教程计划使用纯NumPy从零实现卷积神经网络，并在MNIST上完成学习验证。网络保留AlexNet八层骨架并适配28×28输入，将图像裁剪为27×27，采用10类输出且不使用LRN；文中实现和验证仍属于计划工作。
深度见解
文章详细讲解了如何在不依赖深度学习框架的情况下，实践卷积、池化、反向传播及AlexNet风格网络设计。
Intro
2012 年，AlexNet 团队训练了一个大型深层卷积神经网络，用于将 ImageNet LSVRC-2010 数据集中的 120 万张高分辨率图像分类为 1,000 个类别。在测试集上，AlexNet 取得了 37.5% 的 Top-1 错误率和 17.0% 的 Top-5 错误率，显著刷新了当时的最佳成绩。
AlexNet 包含约 6,000 万个参数和 65 万个神经元，由五个卷积层和三个全连接层组成，部分卷积层后接最大池化层，最终通过 Softmax 层输出 1,000 个类别的预测结果。为提高训练效率，AlexNet 使用了非饱和激活函数 ReLU，并通过 GPU 高效实现卷积运算。为缓解全连接层的过拟合问题，模型还采用了当时新近提出的正则化方法 Dropout。
在随后举行的 ILSVRC-2012 竞赛中，AlexNet 的一个变体取得了 15.3% 的 Top-5 测试错误率，而排名第二的参赛作品为 26.2%。这一成果推动了深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用。
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