论文中神经网络由卷积层、最大池化层和全连接层组成,激活函数采用了当时全新的Relu,最后使用1000路的softmax作为分类输出,并且使用了“dropout”正则化方法来避免过拟合。从实战结果和比赛成绩来看,当时这个网络优于大部分同时期深度学习方法,打败了当时的state of art。 介绍: 首先,介绍了训练大量图片数据集的挑战性...
AlexNet使用s = 2、z = 3。 与非重叠方案相比,重叠池化方案将 top-1 和 top-5 的错误率分别降低了 0.4% 和 0.3%,作者还在训练过程中观察到,重叠池化可以避免过拟合。 重叠最大池化在 VGG 的论文中被推翻了。 3.5 Overall Architecture 这部分描述 CNN 的整体架构。如图2所示,网络包含8个权重层;前五个是...
用1个 AlexNet (1 CNN)时,验证错误率为18.2%。 通过对5个AlexNet(5个CNNs)的预测进行平均,错误率降低到16.4%。这是一种已经在LeNet中用于数字分类的boosting 技术。 通过在AlexNet中增加一个卷积层(1 CNN*),验证错误率降低到16.6%。 通过对2个modfiied AlexNet和5个原始AlexNet(7个CNNs)的预测进行平均*,...
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(还含有三个池化层)组成的网络,最终的输出层是1000 way 的 softmax。AlexNet利用了两块GPU进行计算,大大提高...
1.1)AlexNet网络 这个网络包含了八层权重: 前五个层是卷积层 + 激活函数 后三个层为全连接层 最后的全连接层的输出被送到1000维的softmax函数 预测1000个类别。 我们的网络最大化多项逻辑回归目标,这相当于在预测的分布下最大化训练样本中正确标签对数概率的平均值。
在本文中,将回顾 AlexNet 和 CaffeNet。AlexNet是2012年ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition) 的冠军,这是一个图像分类比赛。 这是2012年来自Hinton教授团队的NIPS论文,在我(指原作者)写这篇文章的时候被引用了28000次。它...
AlexNet论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》总结 一、文章意义 这篇文章的意义应该不用多说了,2012年ImageNet比赛的第一名,超了第二名一大截。可以说从这个模型提出来以后,深度学习的火热度又上了一个层次,因为这也证明了深度学习在实际中的可实现性。至此之后的许多模型,比如VGG...
从6月的谷歌猫,到10月的AlexNet论文,再到12月的太浩湖竞拍,差不多6个月的时间里,AI浪潮的伏笔几乎被全部埋下——深度学习的繁荣、GPU和英伟达的崛起、AlphaGo的称霸、Transformer的诞生、ChatGPT的横空出世……硅基盛世的宏大乐章奏响了第一个音符。 2012年从6月到12月的180天,碳基人类的命运被永远改变了——只...
近日,这篇Alexnet论文的作者之一,2018年图灵奖得主Geoffrey Hinton、ImageNet创始人之一、斯坦福大学教授李飞飞、以及另一位AI大佬Yann LeCun一起回顾了过去10年来方兴未艾的AI革命。 在采访中,Hinton 对未来机器人技术的前景大为看好。 ...
截止本文时间2019年9月2日,AlexNet论文的引用量达45305,论文作者Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和“深度学习之父”Geoff Hinton。 网络结构 AlexNet的原始网络结构如下,可以参见caffe的网络定义bvlc_alexnet,pytorch等也给出了变种实现,见torchvision/models/alexnet.py。