【文章推荐】微软亚洲实验室一篇超过人类识别率的论文：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification ImageNet Classification

原文：微软亚洲实验室一篇超过人类识别率的论文：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification ImageNet Classification

在该文章的两大创新点：一个是PReLU,一个是权值初始化的方法。下面我们分别一一来看。 PReLU paramter ReLU 所谓的PRelu，即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数，看一个图就明白了：右边的图上多了一个参数吧，在负半轴上不再为，而是一个可以学习的斜率。很容易明白。实验结果显示该方法可以提高识别率。权值初始化的方法：对于文中的权值初始化问题：主要思想是跟随了 Xa ...

2016-12-31 11:53 1 2431 推荐指数：

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论文笔记 Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

最近在调网络结构的参数，其实就是漫无目的的乱改。但是运气不佳，没有得到自己想要的准确率。于是，硬着头皮，去了解一下别人选择参数的一些依据。正如这篇论文的标题： Delving Deep into Rectifiers，或许只有这样才能对选择参数的原则有一个基本认识吧！ Background ...

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文解读

这个论文应该算是把深度学习应用到图片识别（ILSVRC，ImageNet large-scale Visual Recognition Challenge)上的具有重大意义的一篇文章。因为在之前，人们一直质疑深度学习的强大有能力。大家看看它的引用数目就知道它很厉害了，，9000多的引用 ...

论文笔记《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》

一、摘要了解CNN必读的一篇论文，有些东西还是可以了解的。二、结构 1、 Relu的好处： 1、在训练时间上，比tanh和sigmod快，而且BP的时候求导也很容易 2、因为是非饱和函数，所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制 ...

论文解读《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

这篇论文提出了AlexNet，奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强网络的架构如图所示包含八个学习层：五个卷积神经网络和三个全连接网络，并且使用了最大池化。 RELU非线性层传统的神经网络的输出包括$tanh ...

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》剖析

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》剖析 CNN 领域的经典之作，作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet，图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络 ...

中文版 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中。在测试数据上，我们得到 ...

论文笔记《Self-distillation with Batch Knowledge Ensembling Improves ImageNet Classification》

Self-distillation with Batch Knowledge Ensembling Improves ImageNet Classification 2021.5.13 Project Page: https://geyixiao.com/projects/bake ...

论文笔记：DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification

2014 CVPR Facebook AI研究院简单介绍人脸识别中，通常经过四个步骤，检测，对齐（校正），表示，分类论文主要阐述了在对齐和表示这两个步骤上提出了新的方法，模型的表现超越了前人的工作对齐方面主要使用了3D人脸模型来对齐人脸，表示方面使用了9层的一个CNN ...

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