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...
[1]Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks." Advances in neural information processing systems. 2012. [2]Szegedy, Christian, et al. "Going deeper with convolutions." Proceedings of the IEEE Conference on Computer ...
幸运的是,当前的 GPU 结合高度优化的二维卷积实现,已经足够强大,可以促进大规模 CNN 的训练,而像 ImageNet 这样的新数据集包含足够多的标注样本,能够在不严重过拟合的情况下训练这些模型。 本文的具体贡献如下:我们在 ILSVRC-2010 和 ILSVRC-2012 竞赛 [2] 中使用的 ImageNet 子集上,训练了迄今为止最大规模的卷...
这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 网络的架构如图所示 包含八个学习层:五个卷积神经网络和三个全连接网络,并且使用了最大池化。 RELU非线性层 传统的神经网络的输出包括tanhtanh和y=(1+e−x)−1y=(1+e−x)−1,namely sigmoid。 在...
《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...
AlexNet网络的结构共有8层带权重层,其中前5层为卷积层(convolutional layer, conv),后面3层为全连接层(fully-connected layer, fc)。最后一层fc层(不带ReLU单元)输出连接到一个1000路的softmax层(1000-way softmax layer),最终输出1000类标签的预测概率。网络神经元个数约650k,网络参数约60M。
Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks。 之前的CNN网络,包括前面著名的LeNet-5,都使用tanh/Sigmoid作为激活函数,这类激活函数具有饱和性,在训练深层网络时会造成梯度消失问题,而AlexNet引入了非饱和的Relu激活函数,有效地缓解了梯度消失问题。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中。在测试数据上,我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率,这个结果比目前的最好结果好很多。这个神经网络有6000万参数和650000个...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深卷积神经网络的图像网络分类 Abstract 摘要 We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 different classes. ...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深卷积神经网络的图像网络分类 Abstract 摘要 We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 different classes. ...