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【精读AI论文】AlexNet深度学习图像分类算法
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AlexNet在ImageNet 2012图像分类竞赛中获得了top-5误差15.3%的冠军成绩,首次将深度学习和卷积神经网络用于大规模图像数据集分类,远远优于第二名(top-5错误率为26.2%)和之前的算法,引起巨大轰动。自此之后,计算机视觉开始广泛采用深度卷积神经网络,模型性能日新月异,并迁移泛化到其它计算机视觉任务。 AlexNet采用ReLU激活函数、双GPU模型并行、LRN局部响应归一化、重叠最大池化、数据增强、Dropout正则化等技巧。作者Hinton获得2019年图灵奖。
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