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
导航 AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要: 在ImageNet竞赛中,主要使用8层(5个卷积层、三个全连接层),其中在第1,2,5层使用最大池化,三个全连接层使用softmax非线性激活。实现图像分类,正是AlexNet网络模型的结构,在传统的神经网络模型中,使用非饱和和高效的CPU来卷积操作...
【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...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(AlexNet),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Alex Krizhevsky(AlexNet译文) 原论文地址caffe的实现TensorFlow的实现 参考:AlexNet论文翻译与解读alexnet 论文翻译AlexNet论文 正文### 摘要:我们训练了一个庞大的深层卷积神经网络,将ImageNet LSVRC-2010...
Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition[J]. IEEE Signal processing magazine, 2012, 29. 深度学习图像识别开篇AlexNet Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. ...
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...
(ReLUs). Deep convolutional neural networks with ReLUs train several times faster than their equivalents with tanh units. This is demonstrated in Figure 1 , which shows the number of iterations required to reach 25 % 25 \%25%training error on the CIFAR-10 dataset for a particular four-layer...
为了使训练更快,我们使用了非饱和神经元和一个非常高效的GPU实现卷积运算。为了减少全连通层的过拟合,我们采用了最近开发的正则化方法“dropout”,该方法被证明是非常有效的。在ILSVRC-2012比赛中,我们也加入了该模型的一个变体,并获得了15.3%的前5名测试错误率,而第二名获得了26.2%的错误率。
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 ...