[notes] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neual Network

Paper: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neual Network Achievements: The model addressed by Alex etl. achieved top-1 and top-5 test error rate of 37.5% and 17.0% of classifying the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVR…

1 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network （阅读翻译）

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d…

Paper: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network

本文介绍了Alex net 在imageNet Classification 中的惊人表现,获得了ImagaNet LSVRC2012第一的好成绩,开启了卷积神经网络在cv领域的广泛应用. 1.数据集 ImageNet [6], which consists of over 15 million labeled high-resolution images in over 22,000 categories. here,ILSVRC uses a subset of ImageNet with…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network（转）

这篇论文主要讲了CNN的很多技巧,参考这位博主的笔记:http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/43202399 https://blog.acolyer.org/2016/04/20/imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks/…

论文笔记《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》

一.摘要了解CNN必读的一篇论文,有些东西还是可以了解的. 二.结构 1. Relu的好处: 1.在训练时间上,比tanh和sigmod快,而且BP的时候求导也很容易 2.因为是非饱和函数,所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制好learing rate,可以说是完胜之前的激活函数,也因此可以帮助我们训练更深层次的网络. 现在对Relu的进一步增强还有研究,有兴趣可以了解. 2.GPU并行计算在当时是个很好思路,不过作者的trick就有点...虽然说是通过cross-validati…

AlexNet论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…

中文版 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中.在测试数据上,我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率,这个结果比目前的最好结果好很多.这个神经网络有6000万参数和650000个神经元,包含5个卷积层(某些卷积层后面带有池化层)和3个全连接层,最后是一个1…

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》剖析

<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 剖析 CNN 领域的经典之作, 作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet, 图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络.并在图像识别的benchmark数据集上取得了卓越的成绩. 和之间的LeNet还是有着异曲同工之妙.这里涉及到 category 种类多的因素,该网络考虑了多通道卷积操作, 卷积操作也不是 LeNet 的单通道…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（译文）转载

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别.对测试数据,我们得到了top-1误差率37.5%,以及top-5误差率17.0%,这个效果比之前最顶尖的都要好得多.该神经网络有…

[论文阅读] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(传说中的AlexNet)

这篇文章使用的AlexNet网络,在2012年的ImageNet(ILSVRC-2012)竞赛中获得第一名,top-5的测试误差为15.3%,相比于第二名26.2%的误差降低了不少. 本文的创新点: 1) 训练了(当时)最大的一个卷积神经网络,在ImageNet数据集上取得(当时)最好的结果: 2) 写了一个高度优化的GPU实现的2维卷积: 3) 包含了一些新的特点,来提高网络的泛化能力和减少网络的训练时间 4) 使用了一些有效的方法来减轻过拟合: 5) 网络使用了5层卷积层和3层全连接层,如果…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文解读

这个论文应该算是把深度学习应用到图片识别(ILSVRC,ImageNet large-scale Visual Recognition Challenge)上的具有重大意义的一篇文章.因为在之前,人们一直质疑深度学习的强大有能力. 大家看看它的引用数目就知道它很厉害了,,9000多的引用.. 作者为:Hinton的学生与Hioton: Krizhevsky ASutskever IHinton GE 要想训练好一个深层的神经网络,需要 :很大的 datasets, 很强大的硬件,很好的抵制ove…

论文阅读笔记二-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

分类的数据大小:1.2million 张,包括1000个类别. 网络结构:60million个参数,650,000个神经元.网络由5层卷积层,其中由最大值池化层和三个1000输出的(与图片的类别数相同)全链接层组成. 选用非饱和神经元和高性能的GPU来增强卷积操作.为防止在全链接层发生过拟合,我们进行规则化 'dropout'操作,效果明显. 1.说明: 通过改变卷积神经网络的深度和宽度可以控制网络自身的容量.卷积网络可以更准确的预测图片的本质(图像统计上的不变性和像素级的局部性). 相比具有相…

AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

1. 摘要本文的模型采用了 5 层的卷积,一些层后面还紧跟着最大池化层,和 3 层的全连接,最后是一个 1000 维的 softmax 来进行分类. 为了减少过拟合,在全连接层采取了 dropout,实验结果证明非常有效. 2. 数据集 ImageNet 数据集包含了超过 15,000,000 大约 22,000 类标记好的高分辨率图片,ILSVRC 包含 ImageNet 中 1000 类每类大约 1000 张图片,总共大约有 1,200,000 张训练图片,50,000 张验证图片和 15…

论文解读《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在CV领域中的地位. 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强网络的架构如图所示包含八个学习层:五个卷积神经网络和三个全连接网络,并且使用了最大池化. RELU非线性层传统的神经网络的输出包括$tanh$ 和 $ y = (1+e^{-x})^{-1}$,namely sigmoid. 在训练阶段的梯度下降的过程中, 饱和的非线性层比非饱和的非线性层下降得更慢. -- RELU 可以加快训练的速度,与饱和非线性函数相比达到相同…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Nerual Networks(AlexNet)

Architecture: 整个网络8层,5个卷积层,3个全连接层 Relu Nonlinearity: 非饱和的relu比饱和的sigmoid或者tanh训练速度快很多,并有效解决梯度消失 Overlapping Pooling: 论文中整个网络都使用重叠网络,分别降低top-1.top-5的错误率0.4%.0.3%,并且发现会是网络更加难以过拟合. Reducing Overfitting: Data Augmentation: 最简单和最常用的减少过拟合的方式是人为地扩大数据集.数据增强有…

阅读笔记：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

概要: 本文中的Alexnet神经网络在LSVRC-2010图像分类比赛中得到了第一名和第五名,将120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中,分类结果比以往的神经网络的分类都要好.为了训练更快,使用了非饱和神经元并对卷积操作进行双GPU实现.为了减少全连接层的过拟合,本文采用了dropout的正则化方法. 一.背景简单的识别任务在小数据集上可以被解决的很好,但是在数据集很大的情况下,我们需要一个很强的学习模型.CNN可以通过改变数据集的广度和深度来补偿大数据中没有的数据,同时比起层次大小相…

HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION USING TWOCHANNEL DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK阅读笔记

HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION USING TWOCHANNEL DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7730324 1.文章简介: 该论文是用双通道卷积神经网络CNN分别提取空谱信息,然后将得到的抽象特征级联为全连接层的输入,以此作为空谱联合信息输入两层全连接层以及softmax层.此外,文中针对小…

[转]XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks

感谢: XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 本人想把算法思想实现在mxnet上(不单纯是一个layer),有意愿一起的小伙伴可以联系我,本人qq(邮箱):564326047(@qq.com),或者直接在下面留言. 一.Introdu…

ASPLOS'17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing

今年去参加了ASPLOS 2017大会,这个会议总体来说我感觉偏系统和偏软一点,涉及硬件的相对少一些,对我这个喜欢算法以及硬件架构的菜鸟来说并不算非常契合.中间记录了几篇相对比较有趣的paper,今天简单写一篇. SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing 单位作者: 我们知道在神经网络计算中,最主要的计算就是乘加,本篇重点就是解释了什么是Stochastic Comp…

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SOC

读paper:Deep Convolutional Neural Network using Triplets of Faces, Deep Ensemble, andScore-level Fusion for Face Recognition

今天给大家带来一篇来自CVPR 2017关于人脸识别的文章. 文章题目:Deep Convolutional Neural Network using Triplets of Faces, Deep Ensemble, and 摘要: 文章动机:人脸识别在一个没有约束的环境下,在计算机视觉中是一个非常有挑战性的问题.同一个身份的人脸当呈现不同的装饰,不同的姿势和不同的表情都可以使人脸看起来完全不同.这种相同身份的变化可以压倒不同身份的变化,这样给人脸识别带来更大的挑战,特别是在没有约束的环境下.…

树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning

树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning 2018-04-17 08:32:39 看_这是一群菜鸟阅读数 1906 收藏更多分类专栏: 论文解读版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/79856672 一.…

《Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network》论文笔记

论文题目<Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network> 论文作者:Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang,Ting Lu 论文发表年份:2018 网络简称:DFFN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 一.本文提出的挑战 1.由于光谱混合和光谱特征空间变异性的存在,HSIs通常具有非常复杂的空间…

IMAGENT CLASSIFICATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS（翻译）

0 - 摘要我们训练了一个大型的.深度卷积神经网络用来将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万高分辨率的图像分为1000个不同的类别.在测试集上,我们在top-1和top-5上的错误率分别为37.5%和17.0%,这比当前最好的技术好得多.这个拥有6000万参数和65万神经元的神经网络,由5个卷积层构成(其中有一些后接有池化层)和3个全连接层以及最后一个1000类别的softmax层.为了使得训练更加快速,我们使用非饱和神经元以及一个高效的GPU卷积操作实现.为了降低全连接层…

深度学习基础（二）AlexNet_ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

该论文是深度学习领域的经典之作,因为自从Alex Krizhevsky提出AlexNet并使用GPUs大幅提升训练的效率之后,深度学习在图像识别等领域掀起了研究使用的热潮.在论文中,作者训练了一个含有 60 million个参数和650000个神经元的深度卷积神经网络对ImageNet LSVRC-2010中1.2million个高分辨率彩色图像进行分类,最终取得出色的结果.在论文中作者详细描述了网络架构以及训练过程,同时作者也对Alex网络中的一些特点及创新之处进行了介绍.下面我会记录下阅读…

XNOR-Net ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/sysuzyq/p/6245186.html by 少侠阿朱…

【转载】论文笔记系列-Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning

一. 引出主题¶ 深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”,即一旦使用新的数据集去训练已有的模型,该模型将会失去对原数据集识别的能力.为解决这一问题,本文提出了树卷积神经网络,通过先将物体分为几个大类,然后再将各个大类依次进行划分.识别,就像树一样不断地开枝散叶,最终叶节点得到的类别就是我们所要识别的类. 二.网络结构及学习策略¶ 1. 网络结构 Tree-CNN模型借鉴了层分类器,树卷积神经网络由节点构成,和数据结构中的树一样,每个节点都有自己的ID.父亲(Parent)及孩子…

Weighted Channel Dropout for Regularization of Deep Convolutional Neural Network

这是AAAI2019的一篇论文,主要是为了解决小数据集的过拟合问题,使用了针对于卷积层的Dropout的方法. 论文的要点记录于下: 1.在训练过程中对于卷积层的channels进行droipout,在test的过程中层与层之间传递所有的channels. 2.对于卷积层的Channels不是随机的去dropout,而是去评定每个channel的重要性,就是所谓的为每个channel去打分,这个channel的值是通过全局平局池化得到的,后面根据这个分数计算概率,再加上一定的随机性,便是去保留哪…

Missing Data Reconstruction in Remote Sensing Image With a Unified Spatial–Temporal–Spectral Deep Convolutional Neural Network（缺失数据补全，时空谱网络）

摘要文章针对修复坏波段(AQUA B6),恢复条带损失,恢复云污染提出了一个深度学习网络结构,他说 To date, to the best of our knowledge, no studies investigating CNNs for the reconstruction of missing information in remote sensing imagery have made full use of the feature mining and nonlinear exp…

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