因为LSVRC-2010是ILSVRC的唯一一个有测试集标签的版本,因此在这个实验中大多使用该版本。 将图像缩放到256*256 先选一个较短边,缩放到256,再取中心部分,正好整出256*256 结构 网络结构 总共八个层,五个卷积层,三个全连接层,如下图所示 激活函数
简介: 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将 ImageNet LSVRC2010 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%和 top-5 17.0%的错误率,这个结果比目前的最好结果好很多。 Abstract 摘要 We trained a large, deep convolutional neural network to classify...
根据原始论文，AlexNet的大型深度卷积神经网络在ImageNet LSVRC-2010比赛的120万张高分辨率图像上进行了训练，取得了开创性的结果。网络的架构包括五个卷积层和三个全连接层，其深度被发现对其性能至关重要。为了防止过拟合，采用了图像平移、水平反射和改变RGB通道强度等数据增强技术。此外，还使用了一种名为“dropout”...
摘要与引言模型:训练了一个大型深度卷积神经网络,用于将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万高分辨率图像分类到1000个不同的类别中。结果:在测试数据上,实现了37.5%的top-1错误率和17.0%的top-5错误率,这比以前…
我们训练了一个庞大的深层卷积神经网络,将ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万张高分辨率图像分为1000个不同的类别。在测试数据上,我们取得了37.5%和17.0%的top-1和top-5的错误率。具有6000万个参数和65万个神经元的神经网络由五个卷积层,其中紧随着部分层的后面是max-pooling层,和三个全连接层,以及最后的1000维...
我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万张高分辨率图像分类为1000种不同的类别。 在测试数据上,我们实现了前1个和前5个错误率分别为37.5%和17.0%,这比以前的最新技术要好得多。 该神经网络具有6000万个参数和65万个神经元,它由五个卷积层组成,其中一些跟在最大卷积层之后,...
AlexNet训练了一个大型的深度卷积神经网络,将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万张高分辨率图像分为1000个不同的类别。在测试数据上,实现了前1和前5的错误率分别为37.5%和17.0%,大大优于之前的先进技术。这个神经网络有6000万个参数和65万个神经元,由5个卷积层组成,其中一些是最大池化层,还有3个完全连接的层,最...
1:训练了一个比较大的深度卷积神经网络对ImageNet LSVRC-2010图像分类比赛中的120万张高分辨率图像分成1000个不同的类别。 2.在测试数据上,获得了前1和前5的错误率37.5%和17.0%。 3:该文使用非饱和神经元(relu)和卷积操作的一个非常高效的GPU实现。为了减少全连接层的过拟合现象,应用了“dropout”方法,证明(在...
ImageNet数据集上训练的大规模卷积神经网络,通过数据增强、dropout等技术有效抑制过拟合,在ILSVRC竞赛中取得突破性成果,将图像分类错误率大幅降低,推动了深度学习在计算机视觉领域的广泛应用。 论文介绍 训练用于图像分类的大型 CNN:研究人员开发了一种大型 CNN,用于对 ImageNet LSVRC-2010 竞赛中的 120 万张高分辨率图...
论文作者 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 内容简介 这篇论文介绍了一种大型深度卷积神经网络（CNN），用于在ImageNet LSVRC-2010比赛中对1.2百万高分辨率图像进行分类，这些图像涵盖了1000个不同的类别。该网络在测试数据上实现了37.5%的top-1错误率和17.0%的top-5错误率，显著优于之前的...