Paper Reading 之（1）AlexNet

最新推荐文章于 2024-11-12 21:10:54 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-12 21:10:54 发布 · 212 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一种使用深度卷积神经网络在ImageNet数据集上进行大规模图像分类的方法。该研究由Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 和 Geoffrey E. Hinton完成，并在2012年的神经信息处理系统进展会议上发表。通过引入深层结构和创新的训练技巧，该模型在ImageNet分类任务中取得了显著成果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Paper

Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks.” Advances in neural information processing systems. 2012.

占坑
后续补充

【Paper Reading】BatchCrypt: Efficient Homomorphic Encryption for Cross-Silo Federated Learning
lunan的博客
11-21 2479
BatchCrypt: Efficient Homomorphic Encryption for Cross-Silo Federated Learning，Cross-silo FL，BatchCrypt
Paper Reading: ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural Network Compression
surtol的博客
08-22 234
THiNet – pruning method ThiNet: A Filter Level Pruning Method for Deep Neural Network Compression Content
ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks
fakerth的博客
06-02 1445
这篇文章描述了一个成功的大型卷积神经网络在ImageNet LSVRC-2010比赛中的训练过程，取得了top-1和top-5错误率分别为37.5％和17.0％的成绩。该神经网络具有6000万个参数和65万个神经元，包括五个卷积层，一些后面跟着最大池化层，以及三个全连接层，最后使用1000-way softmax进行分类。为了加快训练速度，使用了非饱和神经元和卷积的GPU实现。为了减少全连接层中的过拟合，作者采用了一种名为“dropout”的技术。
【CV论文精读】【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
weixin_44184852的博客
02-25 1415
我们训练了一个大型深度卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万张高分辨率图像分为1000个不同的类别。在测试数据上，我们分别实现了37.5%和17.0%的top-1和top-5错误率，这比以前的技术水平好得多。该神经网络拥有6000万个参数和65万个神经元，由五个卷积层组成，其中一些层后面是最大池化层，三个完全连接的层最终具有1000路softmax。为了让训练更快，我们使用了非饱和神经元和非常高效的GPU实现卷积运算。
CNN-经典论文阅读(2012-AlexNet)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
qq_34621022的博客
03-14 3848
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 1. 论文综述 1.解决什么问题 2.用什么方法解决了问题 3.解决的效果如何 4.还存在的问题
论文解读：ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks
最新发布
weixin_73743190的博客
11-12 1137
当前的目标识别方法基本使用了机器学习方法。为了提高它们的性能，我们可以收集更大的数据集，学习更强大的模型，并使用更好的技术来防止过拟合。直到最近，标记图像的数据集相对较小，大约为数万张图像(例如，NORB [12]， Caltech-101/256[8,9]和CIFAR-10/100[12])。使用这种大小的数据集可以很好地解决简单的识别任务，特别是如果它们使用保持标签的转换进行增强。例如，目前MNIST数字识别任务的最佳错误率(
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
weixin_36670529的博客
09-12 6515
摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNet lsvprc -2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上，我们实现了top-1名的错误率为37.5%，top-5名的错误率为17.0%，大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层和3个完全连接的层组成，其中一些卷积层之后是最大汇聚层，最后是1000路softmax...
【Paper Reading】
bryant_meng
08-09 4099
欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。《International Comference on Computer Vision》，正如很多和他一样的名字的会议一行，这样最朴实的名字的会议，通常也是这方面最nb的会议。那么一年过去了，合格的论文评审人员的增幅是否赶得上论文的增幅呢？
Paper-Reading:阅读深度学习的真棒！
05-09
阅读论文 阅读深度学习的真棒！ 清单 通过对抗训练（SimGAN）从模拟和无监督图像中学习 基于能量的生成对抗网络...深度卷积神经网络（AlexNet）的ImageNet分类 使用生成对抗网络（SRGAN）的逼真的单图像超分辨率
paper-reading：深度学习论文阅读，数据仓库实践经验。比做算法的懂工程落地，比做工程的懂算法模型
02-03
三大经典实用模型：AlexNet，VggNet，ResNet 当前研究热点，半监督学习流派越来越抢眼 数据仓库数据仓库 爬虫从html变成了json API主要。hbase很好，但时代变了，继续用Mongo 代码演示 人脸检测 ---------老--------...
ImageNet classification with deep convolutional neural networks
qq_41427793的博客
11-30 2644
无
【全文翻译】ImageNet Classifification with Deep Convolutional Neural Networks
weixin_43682519的博客
11-15 1571
摘要--我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万张高分辨率图像分类为1000种不同的类别。 在测试数据上，我们实现了前1个和前5个错误率分别为37.5％和17.0％，这比以前的最新技术要好得多。 该神经网络具有6000万个参数和65万个神经元，它由五个卷积层组成，其中一些跟在最大卷积层之后，还有三个完全连接的层，最后是1000路softmax。 为了使训练更快，我们使用了非饱和神经元和卷积运算的非常高效的GPU实现。 为了减少全连接层的过度拟合，我们采用
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(AlexNet)
励志的小胡子
02-26 5804
                   题目：使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类                                                     作者：Alex Krizhevsky,     Ilya Sutskever    Geoffrey E.Hinton Abstract(摘要) 我们训练了一个大型深度卷积神经网络，将ImageNet...
神经网络一 | ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
weixin_45581089的博客
09-05 1217
一 大量数据集与大规模网络训练 1.1个人简单理解 该文章设计目的是能够学习大规模，高分辨率的图像数据集且具备足够学习能力的网络。 如此一来就免不了对网络的宽度和深度有较高的要求，与此同时网络参数的数量和计算量也是庞大的。 作者首先确定使用CNNs的架构，这样做减少了神经层之间的连接以及参数量，便于训练，且性能相比标准的具有相似尺寸大小的网络层的前馈神经网络只是轻微的下降。之后作者在框架中引入了几个设计，如ReLU的使用，数据集的扩增等等，提高了CNN网络的性能，还有就是GPU的使用硬性保证了大规.
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（翻译+总结）
qq_30146937的博客
02-02 1531
网络架构 网络共有8层，五个卷积层和三个全连接层。接下来介绍一下网络架构的一些特点。 1.ReLU Nonlinearity 标准情况下神经元的输出一般采用tanh或者sigmoid作为激活函数，但是就梯度下降的训练时间而言，这些饱和非线性函数要比非饱和非线性函数f(x) = max(0, x)慢得多，这里将这种非线性单元称为Rectified Linear Units (ReLUs)。带有ReL...
Alexnet论文介绍（超详细）——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
qq_45843546的博客
04-22 1万+
Alexnet论文介绍（超详细）——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
AlexNet 阅读理解 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
热门推荐
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
03-19 2万+
论文理解 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks [AlexNet - Paper] [原文地址] 关于 AlexNet 的介绍. 博主 Yuens 对论文和网络结构理解真心透彻，膜拜. 转载并非常感谢原博主 - Yuens’s Blog. 这篇文章是Alex Krizhevsk...
深度学习先驱：AlexNet论文及翻译解析
1. ImageNet竞赛：ImageNet是一个大规模视觉识别挑战赛，该竞赛提供了一个大规模的数据集用于图像识别任务，要求参赛者设计算法以实现对成千上万类别的图像进行分类。竞赛推动了计算机视觉和深度学习技术的发展。 2...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值