题目: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

摘要:

我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,将LSVRC-2010 ImageNet训练集中的130万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上,我们获得了前1名和前5名的错误率,分别为39.7%和18.9%,这比之前的最新结果要好得多。该神经网络有6000万个参数和50万个神经元,由5个卷积层组成,其中一些是最大池化层,还有两个全局连接层,最后是1000路的softmax。为了加快训练速度,我们使用了不饱和的神经元和一个非常高效的卷积网络GPU实现。为了减少全局连通层中的过拟合,我们采用了一种新的正则化方法,该方法被证明是非常有效的。

作者:

Ilya Sutskever是OpenAI的联合创始人和首席科学家,之前是斯坦福大学博士后,研究领域是机器学习,神经网络。

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在深度学习中,卷积神经网络(CNN或ConvNet)是一类深度神经网络,最常用于分析视觉图像。基于它们的共享权重架构和平移不变性特征,它们也被称为位移不变或空间不变的人工神经网络(SIANN)。它们在图像和视频识别,推荐系统,图像分类,医学图像分析,自然语言处理,和财务时间序列中都有应用。

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