AlexNet 8层的深度如何？
我试图理解为什么在MatLab页面上AlexNet被描述为：
AlexNet是一个8层的卷积神经网络。
使用analyzeNetwork（）检查架构后，显然有25层。
25层与8层深度的关系如何？这两个值之间有什么区别？我肯定我错过了什么，但我不知道是什么。
共有1个答案
许多“层”在末尾有一个数字，表示包含它的块。
术语层通常不清楚，有人认为卷积激活批次范数是一个层。没有共识。在MATLAB的情况下，它只是计算具有权重的层。
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深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
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问题内容： 我一直在努力寻找/构建一个递归函数来解析此JSON文件并获取其子级的总深度。 该文件如下所示： 问题答案： 您可以使用递归函数遍历整个树： 该函数的工作原理如下： 如果对象不是叶子（即对象具有children属性），则： 计算每个孩子的深度，保存最大的一个 返回1 +最深的孩子的深度 否则，返回1 jsFiddle：http : //jsfiddle.net/chrisJamesC/h
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