具体来说,我们在整个ImageNet训练集中对RGB像素值集进行PCA(主成分分析)。对于每个训练图像,我们添加找到的主成分的倍数,大小与相应的特征值成比例乘以从均值为零和标准差为0.1的高斯曲线中绘制的随机变量。因此,对于每个RGB图像像素Ixy=[IR xy, IG xy,IB xy]T,我们添加以下数量: 其中pi和λi分别是RGB像素值的3...
github.com/songhan/Deep Compression AlexNetgithub.com/songhan/Deep-Compression-AlexNet?isPin=false 摘要 我们训练了一个很大很深的卷积神经网络,用来将2010年ImageNet 比赛中的120万的高分辨率图像分成1000类。在测试集上,我们的top-1和top-5分别为37.5%和17.0%,这比以前的所有SOTA算法的效果都要好。所提...
使用Relu激活函数 相比于sigmoid和tanh,Relu梯度下降训练时间更短,训练时间也短。 如下图,所示,实线是Relu函数,虚线是tanh函数 可见,relu激活函数效率要快很多 两个GPU 当前的GPU特别适合跨GPU并行化,因为它们能够直接读取和写入彼此的内存,而无需经过主机内存。 两个GPU分别进行计算,且只在部分层上有交换数据 规范...
AlexNet是一个由8个神经网络层组成的深度卷积神经网络模型,用于大规模视觉识别任务。 3.1 卷积层和池化层 AlexNet使用了5个卷积层和3个池化层,每个卷积层后面紧跟一个ReLU激活函数和一个局部响应归一化(LRN)层。这些卷积层和池化层的作用是通过提取图像的特征,逐渐降低图像的分辨率和复杂性,从而使得后续的全连接层可...
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet)2012》 Abstract 作者训练了一个大型的深度卷积神经网络,用于在 ImageNet LSVRC-2010 比赛中对120万张高分辨率图像分为1000个不同的类别。在测试数据上,作者们达到了 top-1 和 top-5 的 error rates,分别为37.5% 和 17.0%,相比起过去...
通俗易懂说清楚卷积神经网络的开山之作AlexNet模型 神经网络CNN论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 #alexnet #神经网络 #神 - AI光明顶于20241028发布在抖音,已经收获了5.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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。
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 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别。对测试数据,我们得到了top-1误差率37.5%,以及top-5误差率17.0%,这个效果...
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 ...