1. 摘要 在 \(ReLU\) 的基础上作者提出了 \(PReLU\),在几乎没有增加额外参数的前提下既可以提升模型的拟合能力,又能减小过拟合风险. 针对 \(ReLU/PReLU\) 的矫正非线性,作者设计了一个鲁棒的的参数初始化方法. 2. 介绍 在过去几年,随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计,我们在视觉识别任务上取得了长足的进步.一方面,由于网络复杂性的增加(比如增加深度.扩大宽度).小步长的使用.新的激活函数和更成熟的网络层设计,神经网络变得更加能够拟合训练数据.另一方…

目录 概 主要内容 PReLU Kaiming 初始化 Forward case Backward case He K, Zhang X, Ren S, et al. Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification[C]. international conference on computer vision, 2015: 1026-1034. @article…

在该文章的两大创新点:一个是PReLU,一个是权值初始化的方法.下面我们分别一一来看. PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu,即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数,看一个图就明白了: 右边的图上多了一个参数吧,在负半轴上不再为0,而是一个可以学习的斜率.  很容易明白.实验结果显示该方法可以提高识别率. 权值初始化的方法: 对于文中的权值初始化问题:主要思想是跟随了"Xavier"的初始化的思想,研究了第一层layer的响应的 variance.下面的推导…

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…

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…

<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…

C++ Low level performance optimize 2 上一篇 文章讨论了一些底层代码的优化技巧,本文继续讨论一些相关的内容. 首先,上一篇文章讨论cache missing的重要性时,用了list做比较,目的并不是说list没有用,而是说明cache missing会对性能有重要影响.如果元素不多,并且对象复制的代价很大,那么list可能就是更好的选择.其次,这里讨论的大部分是编码时一些比较底层的技巧,当遇到性能问题时,应该先考虑是否能在高层改进算法,减少运算,实在不行,在考…

C++ Low level performance optimize 1.  May I have 1 bit ? 下面两段代码,哪一个占用空间更少,那个速度更快?思考10秒再继续往下看:) //v1 struct BitBool { ; ; ; } BitBool bb; bb.b1 = true; //v2 struct NormalBool { bool b0; bool b1; bool b2; } NormalBool nb; nb.b1 = true; 第一种通常被认为是优化的版本,…

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…

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…