一、论文总览 该论文提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的图像分类方法,并在ILSVRC-2010和ILSVRC-2012图像分类挑战赛中取得了新的记录。主要工作和贡献如下: 1. 训练了当时最大的卷积神经网络,包含5个卷积层和3个全连接层,参数量达6000万个,在ILSVRC-2010测试集上取得了top-1错误率37.5%,top-5错误率17.0%...
根据我最近看的论文,对于未提供标签的数据集来说,其实完全可以不用使用这个test来进行,他们也都是直接使用val 当作test结果 误差小于0.1%; 换句话说也就是可以不需要使用test,因为val的结果也可以近乎当作test的结果使用; 由于没有固定的测试集,我们的划分与以前的作者所用的划分必然不同,但这对结果没有显著影响。
AlexNet 论文深度讲解 CatchZeng + 关注 预计阅读时间32分钟 论文地址 阅读方式 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 使用深度卷积神经网络的 ImageNet 分类 Abstract 摘要 1 Introduction 1 简介 2 The Dataset 2 数据集 3 The Architecture 3 架构 3.1 ReLU Nonlinearity 3.1 ReLU 非线性...
AlexNet卷积神经网络是由Alex Krizhevsky等人在2012年的ImagNet图像识别大赛获得冠军的一个卷积神经网络,该网络放到现在相对简单,但也是深度学习不错的卷积神经网络。论文:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 论文结构 Abstruct:简单介绍了AlexNet的结构及其成果 Introduction:神经网络要是有...
本专栏的目的有两个,首先是作为自己笔记的记录;另外一个原因就是把自己精读的内容心得分享给有需要的朋友,如果有什么问题大家也可以一起讨论。因为是自己精读的笔记,所以会有措辞不当和语句不通等问题,也会有错误和不足之处,欢迎指正,文明交流。笔记中有部分文字内容来源于互联网,引用相关内容也会把原文链接附在文...
论文中Alex net使用的LRN参数为k = 2, n = 5, α = 10-4, and β = 0.75 架构 总体架构 architecture,共8层,5层卷积加3层池化 模型在channel维度上分成两部分是为了使用两块GPU 并行运算,论文中使用的GTX 580 3GB memory 注: 输入图片为227x227x3,上图中有误 ...
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2.The Dataset 数据集 3.The Architecture 架构 3.1 非线性ReLU 函数 3.2在多 GPU 上训练 3.3局部响应归一化 ...
转自:https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9606901.html 前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2。 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,F...经典...
下面讲解一下AlexNet的网络结构和论文复现。实验为使用AlexNet网络做猫狗分类任务;实验经过了模型搭建,训练,测试以及结果分析。 1.网络结构 AlexNet的网络一共有8层,前5层是卷积层,剩下3层是全连接层,具体如下所示: 第一层:卷积层1,输入为 224 × 224 × 3 的图像,卷积核的数量为96,论文中两片GPU分别计算...
其实这篇论文按道理讲,并不是第一个把卷积神经网络应用到深度学习中的工作,往前其实有个LeNet,是深度学习三驾马车之一的Yann Lecun在1998年就设计出来了。 但是一般深度学习入门要看的第一篇论文,还是会推荐这篇,我个人认为,这篇论文的意义在于,它是使得Deep Learning这种机器学习的方法征服计算机视觉领域的开山之...