文/Renda 在当今技术领域,深层卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,简称CNN)已成为一个重要的里程碑,尤其是在处理视觉和图像相关任务时。这种网络结构因其在特征提取和模式识别方面的卓越性能,被广泛应用于各种复杂的计算问题中。深层CNN通过其多层次的结构有效地学习数据的层次化表示,从而能够捕捉到从基础到...
【深度学习热潮奠基作】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks中文版 摘要 1. 引言 2. 数据集 3. 网络架构 3.1 ReLU 非线性 3.2 多 GPU 上的训练 3.3 局部响应归一化(Local Response Normalization) 3.4 重叠池化(Overlapping Pooling) 3.5 总体架构 4 减少过拟合 4.1 数据增强 4.2 Drop...
第一种形式的数据增强包括生成图像平移和水平反射。我们通过从256×256图像中随机提取224×224块(及其水平反射)并在这些提取的块上训练我们的网络来做到这一点。这将我们训练集的大小增加了2048倍,尽管由此产生的训练示例当然是高度相互依赖的。如果没有这种方案,我们的网络会遭受严重的过拟合,这将迫使我们使用小得多...
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet :经典的划时代的数据集 Deep Convolutional:深度卷积在当时还处于比较少提及的地位,当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作Alex Krizhevsky 和二作 Ilya Sutskever 都是 2018 年因作为 “深度学习领域的三大先驱之一” 而获得图灵奖的 Ge...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文地址 1.研究背景: 在计算机视觉领域,识别大规模图像集合是一个重要的任务。然而,由于数据量大,多样性复杂,传统的机器学习方法在此任务上面临着许多挑战。深度学习方法的出现解决了这一问题,其中卷积神经网络(CNNs)被证明在大规模视觉识别任务中非常有...
The main idea behind convolutional neural networks is to extract local features from the data. In a convolutional layer, the similarity between small patches of the image and some learned kernels is calculated. Then, in a pooling layer, the values of pixels that are close are grouped and combi...
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 ...
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...
【论文研读】Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本文提出了一种统一的多尺度深度CNN,即多尺度CNN (MS-CNN),用于快速检测目标。与Faster R-CNN相似,该网络由目标建议网络和精确检测网络两个子网络组成。它们都是端到端学习并共享计算的。然而,缓解大小的目标和接受之间的不一致字段,执行目标检测与多个输出层,每个关注目标在一定尺度范围内(见图3)。较低的网络层...