CNN浅析和历年ImageNet冠军模型解析
卷积神经网络原理浅析 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、文本数据等。在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征，因为图像数据不像其他类型 ...
原文：ImageNet历年冠军和相关CNN模型
ImageNet 是一个超过 million的图像数据集，大约有 , 类。 是由李飞飞团队从 年开始，耗费大量人力，通过各种方式 网络抓取，人工标注，亚马逊众包平台 收集制作而成，它作为论文在CVPR 发布。当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法。 深度学习发展起来有几个关键的因素，一个就是庞大的数据 比如说ImageNet ，一个是GPU的出现。 还有更优的深度模型，更好的优化算法，可以 ...
2018-09-08 15:02 2 23661 推荐指数：
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