《imagenet classification with deep convolutional neural networks》阅读笔记

最新推荐文章于 2022-11-30 15:30:22 发布
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#深度学习

本文针对《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》进行了深入剖析，重点介绍了ReLU非线性、多GPU训练等关键技术，并探讨了如何通过数据增强和神经元随机失活来减少过拟合现象。

《imagenet classification with deep convolutional neural networks》是学习CNN必读的一片论文。原文地址：深度学习论文资料

这篇笔记是对论文中的亮点部分进行提炼解析，而非全文翻译。


一、概述


二、结构设计


1. ReLU的非线性

2. 多GPU训练

3. 局部响应归一化

4. 重叠池化


三、减少过拟合

1. 数据增大

2. 神经元概率话的激活


四、效果


五、总结

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