【文章推薦】論文筆記 Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

原文：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 給定一個很深的網絡結構，我們有以下三個個問題需要解決：網絡能訓練網絡性能好網絡訓練速度較快。 Main Po ...

2017-06-20 23:11 0 1383 推薦指數：

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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 ...

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 ...

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 ...

【醫學影像】《Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks》論文筆記

這是一篇關於皮膚癌分類的文章，核心就是分類器，由斯坦福大學團隊發表，居然發到了nature上，讓我驚訝又佩服，雖然在方法上沒什么大的創新，但是論文本身的工作卻意義重大，並且這篇17年見刊的文章，引用量已經達到1300多，讓人佩服，值得學習。【出發點】現有的皮膚癌分類系統由於數據量不夠，同時只 ...

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 ...

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 ...

深度強化學習介紹【PPT】 Human-level control through deep reinforcement learning （DQN）

這個是平時在實驗室講reinforcement learning 的時候用到PPT，交期末作業、匯報都是一直用的這個，覺得比較不錯，保存一下，也為分享，最早該PPT源於師弟匯報所做。 ...

github上DQN代碼的環境搭建，及運行（Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning）conda配置

最近師弟在做DQN的實驗，由於是強化學習方面的東西，正好和我現在的研究方向一樣於是我便幫忙跑了跑實驗，於是就有了今天的這個內容。首先在github上進行搜尋，如下圖：發現第一個星數最 ...

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

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