【摘 要】
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将要建立多层卷积网络模型，并使用AlexNet预训练模型，在此基础上进行迁移学习，使用kaggle的猫狗数据集进一步训练，模型最终能高灵活度、高准确率的识别猫狗图像，并且不受图像中猫狗的占比大小影响。该网络模型共有6 000万参数，一共包含8个卷积层，其中某些卷积层带有归一化层和池化层，最后一层是具有两个通道的图像输出，每个通道的值分别代表图像为猫和狗的概率。整个网络模型，弃用全连接层，选用全卷积
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将要建立多层卷积网络模型，并使用AlexNet预训练模型，在此基础上进行迁移学习，使用kaggle的猫狗数据集进一步训练，模型最终能高灵活度、高准确率的识别猫狗图像，并且不受图像中猫狗的占比大小影响。该网络模型共有6 000万参数，一共包含8个卷积层，其中某些卷积层带有归一化层和池化层，最后一层是具有两个通道的图像输出，每个通道的值分别代表图像为猫和狗的概率。整个网络模型，弃用全连接层，选用全卷积网络来代替全连接层，大大提高网络的灵活性，解决了输入图像分辨率的限制问题，并且全卷积网络的前向传播更加高效，加快了训练的速度。为了方便分析以及进一步的研究，将可视化一层卷积和二层卷积所得到的卷积核和特征图。
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