在图像识别(Image Classification on ImageNet)榜单中,阿里云包揽了训,为了让机器学习模型取得更好的效果,开发者往往希望获得更多数据训练模型,而有助于解决该问题的联邦学习受到了越来越多的关注。简单来说,联邦学习可以在不共享数据的前提下,利用双方数据实现模型
ImageNet是一个包含超过1500万标注的高分辨率图像的数据集,属于大约22,000个类别。这些图像是从网络上收集的,并由人工标注员使用Ama-zon的机械土耳其众包工具进行标注。从2010年开始,作为Pascal Visual Object Challenge的一部分,一年一度的竞赛被称为ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。ILSVRC使用ImageNet的一个子集...
-- 同时指出了 如果使用传统的饱和型的神经元模型,并不能够使这个比较大的神经网络模型很好的工作; -- 在ImageNet 数据集主要关注的使避免过拟合; 多个GPU进行训练(Traning on Multiple GPUs) 单个GPU的memory 是有限的,对于网络和数据集来说,训练十分困难; 利用两个GPU进行并行训练; GPU只在某些层进行通信。这...
1、文章概要:论文名称:《Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E.Imagenet classification with deep convolutional neural networks[J]. Advances inneural information processing systems, 2012, 25: 1097-11…
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...
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 ...
Token-level Objective:为了学习用于高层次理解的discriminative的特征,我们最小化L2距离,以对齐教师模型和学生模型之间的classification token。 Feature-level Objective:尽管token-level的学习目标作为Proxy Task可以获得discriminative的视觉特征,但它无法保证在语义...
Title:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ImageNet 当时最大的图片数据集,120万张图片,1000类。 Deep Convolutional Neural Networks 神经网络我们比较熟悉,但是当时主流的神经网络是SVM,树等等,deep convolution是一个新颖的概念。
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 dif- ferent classes. On the test data, we achieved top-1 and top-5 error rates of 37.5% and 17.0% which is considerably better than th...
The current state-of-the-art on ImageNet ReaL is Baseline (ViT-G/14). See a full comparison of 57 papers with code.