ImageNet 挑战赛冠军团队的分类错误率逐年变化情况(越低越好)。 有意思的是,AlexNet 的基本结构和之前那些 CNN 架构并没有太大区别,比如 Yann LeCun 等人 1998 年提出的 LeNet-5。当然,这么说并不是想抹杀 AlexNet 的创新性,但这确实引出了一个问题:「既然 CNN 不是什么新东西,AlexNet 的巨大成功还可以归因...
AlexNet 是 2012 年提出的一种深度卷积神经网络,在 ImageNet 图像识别竞赛中取得了巨大的成功。它标志着深度学习在计算机视觉领域的重大突破。 Perception AI(感知人工智能) 包括语音识别、深度递归神经网络(Deep RNNs)和医学影像。这一阶段的 AI 主要集中在感知和识别上,帮助机器理解和处理人类的语音、图像等感知数据。
有意思的是,AlexNet 的基本结构和之前那些 CNN 架构并没有太大区别,比如 Yann LeCun 等人 1998 年提出的 LeNet-5。当然,这么说并不是想抹杀 AlexNet 的创新性,但这确实引出了一个问题:「既然 CNN 不是什么新东西,AlexNet 的巨大成功还可以归因于哪些要素呢?」从摘要可以看出,作者确实使用了一些新颖的算法技术...
最后一个全连接层的输出被馈送到一个1000路 softmax,它产生1000个类标签的分布。AlexNet 最大化了多分类逻辑回归目标(可能性最大的分类对应 softmax 的最大输出),这相当于最大化了对数似然概率。 最大化对数似然概率 也就是让所有样本的后验概率相乘结果最大化,为了避免结果趋近于0采用对数的方式进行对数似然处...
在AlexNet中,使用了局部相应归一化( local response normalization)。正如我们在方程式中看到的那样,它不同于批处理归一化(batch normalization)。归一化(normalization)有助于加快收敛速度。现在,批处理归一化代替了局部相应归一化。 通过局部响应归一化,Top-1和top-5的错误率分别降低了1.4%和1.2%。
2012年,杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)及其团队提出的深度卷积神经网络结构是AlexNet。这一模型在ImageNet竞赛中以显著优势夺冠,标志着深度学习在计算机视觉领域的突破性进展。AlexNet的创新设计包括网络深度扩展、ReLU激活函数的应用以及Dropout正则化技术,为后续深度学习...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks---AlexNet_2012 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Abstract 我们训练了一个大型深度卷积神经网络,将ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万个高分辨率图像分类为1000个不同的类别。在测试数据上,我们实现了前三和前五的错误率分别为37.5%和17.0%,这比之前的最...
第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但第一个引起大家注意的网络是AlexNet,即这篇文章中所介绍的网络。因为这篇的论文第一作者是Alex,所以网络结构称为AlexNet。这篇文章是由2012年的ImageNet竞赛中取得冠军的一个模型整理后发表的。 模型简介:AlexNet有60 million个参数和65 000个神经元,五层卷积,三层全连接(还含有...
AlexNet 的表现颇具颠覆性。这是获胜团队首次使用一种名为「卷积神经网络(CNN)」的深度学习架构。由于表现过于惊艳,之后几年的 ImageNet 挑战赛冠军都沿用了 CNN。这是计算机视觉史上的一个关键时刻,也激发了人们将深度学习应用于其他领域(如 NLP、机器人...
AlexNet 的基本结构和之前的CNN架构也没有本质区别,为什么就能一鸣惊人?在这一系列文章中,前苹果、飞利浦、Mellanox(现属英伟达)工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 尝试从 AI 加速器的角度为我们寻找这些问题的答案。 选自Medium,作者:Adi Fuchs,机器之心编译。