ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2025-11-17 11:29:54 发布
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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。

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
05-08 933
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。
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
ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks论文精读
最新发布
qq_45257495的博客
11-17 451
作者构建了一个包含6000万参数、65万个神经元的深层卷积神经网络（即后来广为人知的AlexNet），成功将120万张高分辨率ImageNet图像分类至1000个类别中。该模型在ILSVRC-2010测试集上取得了37.5%的top-1和17.0%的top-5错误率，显著超越了当时的最优方法。为提升训练效率，他们采用了非饱和激活函数（ReLU）并利用GPU高效实现卷积运算；同时，在全连接层引入当时新提出的“Dropout”正则化技术，有效缓解了过拟合问题。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
08-06
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
1：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
yuanchheneducn的博客
12-03 3260
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
【深度学习经典论文翻译1】AlexNet-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks全文翻译
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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
论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
u014723479的博客
11-01 573
AlexNet是是引领深度学习浪潮的开山之作，即使是我们现在进入了ChatGPT时代，这篇论文依然具有一定的借鉴意义。AlexNet的作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky等人。Alex Krizhevsky是Hinton的学生。网上流行说 Hinton、LeCun和Bengio是神经网络领域三巨头，LeCun就是LeNet5的作者(Yann LeCun)。资源论文原文论文的代码实现。
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 1854
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）...
AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
MTandHJ的博客
07-19 619
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...
论文阅读ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks &Going Deeper with Convolutions
周周的专栏
03-18 2468
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
【论文阅读】ImageNet Classifification with Deep Convolutional Neural Networks
可乐大牛的博客
05-22 701
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 1323
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
06-09 932
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 1802
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
深度学习经典研读——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
qq_44635194的博客
08-20 1082
深度学习经典研读——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks作者摘要 论文的题目就是标题啦，想必大家都听说过它的大名！介绍了一个经典的卷积神经网络 这里有几点要提醒大家 不要带入当下的环境 尽量把自己带入当时论文创作的环境下思考他为什么能脱颖而出 不要纠结论文里的深度两个字！ 作者 看到作者，想必大家学深度学习的都有听说过，都是巨头啊~！质量一定不错，可以学到好多东西！所以大家跟着我一起研读吧！ 摘要 大概意思是：
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
holmosaint的博客
09-13 1065
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-...
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。...
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