ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2025-07-14 10:33:13 发布
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分类专栏： ML论文 machine learning CNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/holmosaint/article/details/82220563
本文介绍了AlexNet，一种深度卷积神经网络，其在ImageNet分类任务中表现出色。通过使用ReLU非线性，局部响应归一化，多GPU训练以及数据增强和Dropout等技术，AlexNet有效地减少了过拟合并提高了泛化能力。

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

这篇文章提出了很多卷积神经网络的先驱——AlexNet。

和其他的很多前馈神经网络相比，由于CNN的卷积层不是全相联的，所以CNN的参数会少很多，而且训练起来会更加地容易。

作者在训练AlexNet的时候，为了加快速度，使用了两块GTX 580 3GB GPU，并且对网络的结构进行了一定的改造以更好地适应GPU的性质。

1 总体框架

AlexNet的网络基本结构为：输入层——5层卷积层——三层fully connected。

详细可见：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt

Layer Filter Size Stride Normalization Single GPU Dropout Activation Function
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用于图像分类的CNN：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
Guozyan的博客
05-08 829
ImageNet是一个包含超过1500万个标记的高分辨率图像的数据集，属于大约22，000个类别。ILSVRC竞赛使用ImageNet的一个子集，在1000个类别中的每个类别中大约有1000张图像。总共有大约120万张训练图像，5万张验证图像和15万张测试图像。ILSVRC-2010是ILSVRC的唯一版本，测试集标签可用，因此这是我们执行大部分实验的版本。由于我们也在ILSVRC-2012竞赛中输入了我们的模型，因此也报告了这个版本的数据集的结果，其中测试集标签不可用。
亲测，附pytorch代码实现。深度学习经典论文AlexNet（一）：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
qq_26413875的博客
09-24 1798
花了两个月的时间 终于把深度学习经典的论文都看了一遍 也算小有收获吧。现在将其整理出来，既增强个人理解和记忆，又可以和大家一起交流学习，何乐为不为？废话不多说，准备发车了，请捉紧时间上车~ 首先这篇介绍的是深度学习领域的扛鼎之作–**ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks****也就是人们常说的（AlexNet）...
Alex《利用深度卷积神经网络对图像进行分类》
03-27
利用深度卷积神经网络对图像进行分类 1_Alex_《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》2012
1：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
yuanchheneducn的博客
12-03 3239
这里写链接内容ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 在看caffe教程中example/ImageNet 时，看这篇文章，了解该网络结构，各个layer在网络中的设置和作用。一、ImageNet介绍ImageNet由15 million 有标签的高分辨率图像组成，有大约22，000个类别。 开始于2010年
【深度学习系列--经典论文解读】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
最新发布
m0_68266123的博客
07-14 966
AlexNet是深度学习的里程碑式论文，开创了计算机视觉的新时代。该论文提出的深度卷积神经网络在2012年ImageNet比赛中以15.3%的错误率远超传统方法（26.2%），主要创新包括：使用ReLU激活函数加速训练、Dropout防止过拟合、GPU并行计算解决显存限制、数据增强提升泛化能力。虽然存在计算成本高、LRN效果有限等局限，但其深度架构设计理念（5卷积层+3全连接层）和训练方法为后续VGG、ResNet等模型奠定了基础，推动了从手工特征向数据驱动学习的范式转变。
【深度学习经典论文翻译1】AlexNet-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks全文翻译
热门推荐
可多的Academic笔记本
03-10 3万+
本文是经典深度学习论文ALEX NET的全文翻译，论文原文和中英对照翻译欢迎点击：http://pan.baidu.com/s/1NpEG2 下载
AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
MTandHJ的博客
07-19 594
文章目录激活函数防止过拟合增加数据Dropout细节 AlexNet 上图是论文的网络的结构图，包括5个卷积层和3个全连接层，作者还特别强调，depth的重要性，少一层结果就会变差，所以这种超参数的调节可真是不简单. 激活函数 首先讨论的是激活函数，作者选择的不是f(x)=tanh(x)=(1+e−x)−1f(x)=\mathrm{tanh}(x)=(1+e^{-x})^{-1}f(x)=t...
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
holmosaint的博客
09-13 1024
这篇文章提出了两个二进制类的网络模型，一个叫做Binary-Weighted-Networks，一个叫做XNOR-Net。其中BWN只有filter是二进制的表达，而XNOR-Net在input和filter上都是二进制的表达。其中指出二进制的表达XNOR-Nets在执行卷积运算时能够提升58×的速度，而可以节省32×的内存空间，这为XNOR-Nets在CPU上运行提供了可能性。 Binary-...
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.
论文阅读ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks &Going Deeper with Convolutions
周周的专栏
03-18 2417
LeNet是CNN的开端：输入层，卷积层，池化层，全连接层，输出层五脏俱全，是现代CNN网络的基础组件。 这篇博文介绍了LeNet-5 : http://blog.youkuaiyun.com/qiaofangjie/article/details/1682684 LeNet-5：共有7层。 2012年AlexNet网络的极大进步，主要是引入了relu函数，dropout技巧，大规模数据的训练，百万
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
08-06
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
NIPS2012-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
05-20
图像分类的一个里程碑，另外一个经典的CNN网络！
【论文阅读】ImageNet Classifification with Deep Convolutional Neural Networks
可乐大牛的博客
05-22 595
文章目录参考资料和原文翻译 参考资料和原文 资料1 资料2 英文版本 翻译
论文解读：ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks
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 network
夜夜秋雨
06-09 893
摘要 AlexNet， ImageNet
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（阅读）
深藏功与名
09-08 1万+
相信大家都看过CNN的网络框架，我就先从这篇文章框架说起，下面是Alexnet的网络结构： 这个流程图的制作参考：http://blog.youkuaiyun.com/sunbaigui/article/details/39938097 1. conv1阶段DFD（data flow diagram）： 2. conv2阶段DFD（data flow diagram）： 3. conv
整理ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks中的要点
OneCodeMan的博客
02-20 1738
粗略整理： 1.训练时间非常长 2.ReLUs能够数倍提高训练的速度，并且容易避免梯度爆炸（但是存在ReLU变为0的“死亡”现象），并且梯度计算也更加简单（只有0，1），使得训练深度更加深的网络成为可能（或者同等深度时加速训练）。 3.Local Response Normalization没看懂 4.Overlapping Pooling，一种带重叠的pooling方法，可以减少一点点的错
Label-Specific Document Representation for Multi-Label Text Classification
05-21
该论文提出了一种用于多标签文本分类的标签特定文档表示方法。传统的文本分类方法通常将每个文档表示为一个向量，其中每个元素对应于语料库中的一个单词或短语。然后，这些向量被输入到分类器中进行训练和预测。然而，多标签文本分类需要考虑标签之间的相关性，因此需要一种更加复杂的文档表示方法。 该论文提出了一种基于标签的方法，其中每个标签都有一个对应的向量，并且每个文档都由多个标签向量组成。这些标签向量可以被看作是文档表示的一部分，因为它们反映了文档与每个标签之间的相关性。具体而言，该方法使用一种叫做标签嵌入（label embedding）的技术，将每个标签表示为一个向量，并将它们组合成一个标签矩阵。 然后，对于每个文档，该方法计算出一个基于标签矩阵的文档表示。具体而言，对于每个标签，该方法计算出文档与该标签之间的相关性分数，并将其乘以该标签的向量。然后，将所有标签的加权向量相加，得到文档表示。 实验表明，该方法在多个数据集上都比传统的文档表示方法表现更好，特别是在具有高度相关标签的情况下。
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