【文章推荐】论文笔记 Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

原文：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 给定一个很深的网络结构，我们有以下三个个问题需要解决：网络能训练网络性能好网络训练速度较快。 Main Po ...

2017-06-20 23:11 0 1383 推荐指数：

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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 ...

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 ...

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 ...

【医学影像】《Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks》论文笔记

这是一篇关于皮肤癌分类的文章，核心就是分类器，由斯坦福大学团队发表，居然发到了nature上，让我惊讶又佩服，虽然在方法上没什么大的创新，但是论文本身的工作却意义重大，并且这篇17年见刊的文章，引用量已经达到1300多，让人佩服，值得学习。【出发点】现有的皮肤癌分类系统由于数据量不够，同时只 ...

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 ...

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 ...

深度强化学习介绍【PPT】 Human-level control through deep reinforcement learning （DQN）

这个是平时在实验室讲reinforcement learning 的时候用到PPT，交期末作业、汇报都是一直用的这个，觉得比较不错，保存一下，也为分享，最早该PPT源于师弟汇报所做。 ...

github上DQN代码的环境搭建，及运行（Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning）conda配置

最近师弟在做DQN的实验，由于是强化学习方面的东西，正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验，于是就有了今天的这个内容。首先在github上进行搜寻，如下图：发现第一个星数最 ...

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