【文章推薦】微軟亞洲實驗室一篇超過人類識別率的論文：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification ImageNet Classification

原文：微軟亞洲實驗室一篇超過人類識別率的論文：Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification ImageNet Classification

在該文章的兩大創新點：一個是PReLU,一個是權值初始化的方法。下面我們分別一一來看。 PReLU paramter ReLU 所謂的PRelu，即在 ReLU激活函數的基礎上加入了一個參數，看一個圖就明白了：右邊的圖上多了一個參數吧，在負半軸上不再為，而是一個可以學習的斜率。很容易明白。實驗結果顯示該方法可以提高識別率。權值初始化的方法：對於文中的權值初始化問題：主要思想是跟隨了 Xa ...

2016-12-31 11:53 1 2431 推薦指數：

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論文筆記 Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

最近在調網絡結構的參數，其實就是漫無目的的亂改。但是運氣不佳，沒有得到自己想要的准確率。於是，硬着頭皮，去了解一下別人選擇參數的一些依據。正如這篇論文的標題： Delving Deep into Rectifiers，或許只有這樣才能對選擇參數的原則有一個基本認識吧！ Background ...

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 論文解讀

這個論文應該算是把深度學習應用到圖片識別（ILSVRC，ImageNet large-scale Visual Recognition Challenge)上的具有重大意義的一篇文章。因為在之前，人們一直質疑深度學習的強大有能力。大家看看它的引用數目就知道它很厲害了，，9000多的引用 ...

論文筆記《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》

一、摘要了解CNN必讀的一篇論文，有些東西還是可以了解的。二、結構 1、 Relu的好處： 1、在訓練時間上，比tanh和sigmod快，而且BP的時候求導也很容易 2、因為是非飽和函數，所以基本不會出現梯度消失的情況 Relu只要控制 ...

論文解讀《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

這篇論文提出了AlexNet，奠定了深度學習在CV領域中的地位。 1. ReLu激活函數 2. Dropout 3. 數據增強網絡的架構如圖所示包含八個學習層：五個卷積神經網絡和三個全連接網絡，並且使用了最大池化。 RELU非線性層傳統的神經網絡的輸出包括$tanh ...

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》剖析

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》剖析 CNN 領域的經典之作，作者訓練了一個面向數量為 1.2 百萬的高分辨率的圖像數據集ImageNet，圖像的種類為1000 種的深度卷積神經網絡 ...

中文版 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要我們訓練了一個大型深度卷積神經網絡來將ImageNet LSVRC-2010競賽的120萬高分辨率的圖像分到1000不同的類別中。在測試數據上，我們得到 ...

論文筆記《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 ...

論文筆記：DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification

2014 CVPR Facebook AI研究院簡單介紹人臉識別中，通常經過四個步驟，檢測，對齊（校正），表示，分類論文主要闡述了在對齊和表示這兩個步驟上提出了新的方法，模型的表現超越了前人的工作對齊方面主要使用了3D人臉模型來對齊人臉，表示方面使用了9層的一個CNN ...

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