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深度卷积神经网络的ImageNet分类

来源:wenku7.com  资料编号:WK720796 资料等级:★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9AWK720796
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资料介绍

深度卷积神经网络的ImageNet分类(中文11000字,英文PDF)
摘要
我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010数据集中的120万张高清图片分到1000个不同的类别中。在测试数据中,我们将Top-1错误(分配的第一个类错误)和Top-5错误(分配的前五个类全错)分别降到了37.5%和17.0%,这比之前的技术水平要好得多。这个神经网络拥有6千万的参数和65万个神经元,共有五个卷积层,其中一些卷积层后面跟着最大池化层,还有利用softmax函数进行1000类分类的最后三个全连接层。为了让训练速度更快,我们使用不饱和【?non-saturating】神经元,并利用高效的GPU实现卷积操作。为了减少全连接层的过拟合,我们采用了一种最近研发出来的正则化方法——“DROPOUT”,它被证明十分有效。我们也在比赛中加入了这一模型的一个变体,第二名的26.2%相比,我们通过将TOP-5错误降到了15.3%而获胜。
 

深度卷积神经网络的ImageNet分类

 

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