《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 ...
以下內容摘自 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 。 高效訓練 . 大batch訓練 當我們有一定資源后,當然希望能充分利用起來,所以通常會增加batch size來達到加速訓練的效果。但是,有不少實驗結果表明增大batch size可能降低收斂率,所以為了解決這一問題有人以下方法可供 ...
2019-09-04 16:35 0 359 推薦指數:
《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 ...
本文是對論文的解讀和復現。 論文地址:https://arxiv.org/abs/1408.5882 參考代碼:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3ODgwO ...
讀了一篇文章,用到卷積神經網絡的方法來進行文本分類,故寫下一點自己的學習筆記: 本文在事先進行單詞向量的學習的基礎上,利用卷積神經網絡(CNN)進行句子分類,然后通過微調學習任務特定的向量,提高性能。 在從無監督神經語言模型中獲得單詞向量(Tomas Mikolov等人做過 ...
論文 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》通過CNN實現了文本分類。 論文地址: 666666 模型圖: 模型解釋可以看論文,給出code and comment:https ...
文本分類任務中可以利用CNN來提取句子中類似 n-gram 的關鍵信息。 TextCNN的詳細過程原理圖見下: keras 代碼: 說明如下: 輸入層 ...
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 ...
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 ...
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 ...