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發(fā)視頻使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)分類
2021-03-29 |
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資料介紹
我們訓(xùn)練了一個(gè)大型的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來將在 ImageNet LSVRC-2010 大賽中的 120萬張高清圖像分為 1000 個(gè)不同的類別。對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)，我們得到了 top-1 誤差率 37.5%，以及 top-5 誤差率 17.0%，這個(gè)效果比之前最頂尖的都要好得多。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有 6000 萬個(gè)參數(shù)和 650，000個(gè)神經(jīng)元，由五個(gè)卷積層，以及某些卷積層后跟著的 max-pooling 層，和三個(gè)全連接層，還有排在最后的 1000-way 的 softmax 層組成。為了使訓(xùn)練速度更快，我們使用了非飽和的神經(jīng)元和一個(gè)非常高效的 GPU 關(guān)于卷積運(yùn)算的工具。
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