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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition笔记

本文是20140919的周报,没写完,后补全。

Abstract

本文研究了CNNs的深度对于其准确率的影响,最后通过评估发现,当权值层达到16-19层的时候,能够在传统框架的基础上得到有效提高。

Introduction

ILSVRC-2013的冠军利用了更小的接收窗口和在第一个卷积层更小的步长。本文关注了CNNs的另一方面——深度。为了这个目的,作者修改了一些参数,添加了一些卷积层。 继续阅读

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks笔记(摘要版)

本笔记为论文的摘要版,详细数据和论文详解见: http://www.gageet.com/2014/09140.php

本文训练了一个深度卷积神经网络,来将ILSVRC-2010中1.2M的高分辨率图像数据分为1000类。测试结果,Top-1和Top-5的错误率分别为37.5%和17%,优于当时最优的水平。后来作者利用该种模型的变体参与了ILSVRC-2012比赛,以Top-5错误率15.3%遥遥领先亚军的26.2%。最后文章发表于NIPS 2012。

该神经网络包含60M参数和650K神经元,用5个卷积层(其中某些层与亚采样层连接)、三个全连接层(包括一个1K门的输出层)。为使训练更快,文章采用非饱和神经元,包括了大量不常见和新的特征来提升性能,减少训练时间(详见:三 结构)。并利用了一个高效的GPU应用进行卷积运算。在全连接层中,为避免过拟合,文章采用了一种叫做“dropout”的方法(详见:四 降低过拟合)。 继续阅读