第一种形式的数据增强包括生成图像平移和水平反射。我们通过从256×256图像中随机提取224×224块(及其水平反射)并在这些提取的块上训练我们的网络来做到这一点。这将我们训练集的大小增加了2048倍,尽管由此产生的训练示例当然是高度相互依赖的。如果没有这种方案,我们的网络会遭受严重的过拟合,这将迫使我们使用小得多...
自 2010 年起,作为 Pascal 视觉物体挑战赛的一部分,每年都会举办一次名为 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 的竞赛。ILSVRC 使用的是 ImageNet 的一个子集,每个类别大约有 1000 张图像,共包含 1000 个类别。总共有大约 120 万张训练图像、50,000 张验证图像和 150,000 张测试图像。 ILSVRC-2010 是唯...
导航 统计 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...
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...
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...
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(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...
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。
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 ...