计算机视觉系列-AlexNet论文复现学习笔记（一） 基于Resnet,AlexNet网络模型学习神经网络训练的基本模块，学习 Paddle及Pytorch框架论文复现，实现神经网络模型权重转写，前向对齐以及数据加载对齐方法。
目录
AlexNet 简介
- AlexNet 简介
- 模型权重转写
- 模型训练对齐方法
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- Fake数据生成
- Forward前向对齐
- 数据集和数据加载对齐
- 计算机视觉学习笔记系列
AlexNet论文链接： https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf github：https://github.com/deep-diver/AlexNet
目前的物体识别方法主要使用机器学习方法。为了提高它们的性能，论文可以收集更大的数据集，学习更强大的模型，并使用更好的技术来防止过拟合
