发布时间：2017-07-29 00:28:46

ResNet(Residual Neural Network)，微软研究院 Kaiming He等4名华人提出。通过Residual Unit训练152层深神经网络，ILSVRC 2015比赛冠军，3.57% top-5错误率，参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet结构，极快加速超深神经网络训练，模型准确率非常大提升。Inception V4，Inception Module、ResNet结合。ResNet推广性好。.........【阅读全文】

发布时间：2017-07-28 00:26:16

Google Inception Net，ILSVRC 2014比赛第一名。控制计算量、参数量，分类性能非常好。V1，top-5错误率6.67%，22层，15亿次浮点运算，500万参数(AlexNet 6000万)。V1降低参数量目的，参数越多模型越庞大，需数据量越大，高质量数据昂贵；参数越多，耗费计算资源越大。模型层数更深，表达能力更强，去除最后全连接层，用全局.........【阅读全文】

发布时间：2017-07-28 00:25:37

VGGNet，牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发，深度卷积神经网络。VGGNet反复堆叠3x3小型卷积核和2x2最大池化层，成功构筑16~19层深卷积神经网络。比state-of-the-art网络结构，错误率幅下降，取得ILSVRC 2014比赛分类第2名和定位第1名。拓展性强，迁移其他图片数据泛化性好。结构简.........【阅读全文】

发布时间：2017-07-25 07:32:08

ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)分类比赛。AlexNet 2012年冠军(top-5错误率16.4%，额外数据15.3%，8层神经网络)。VGGNet 2014年亚军(top-5错误率7.3%，19层神经网络)。Google Inception 2014年冠军(top-5错误率6.7%，22层神经网络)。ResNet 2015年冠军(top-5错误率3.57%，152层神经网络)。人眼.........【阅读全文】

发布时间：2017-07-24 20:57:52

经典数据集CIFAR-10,60000张32x32彩色图像，训练集50000张，测试集10000张。标注10类，每类图片6000张。airplance、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck。没有任何重叠。CIFAR-100,100类标注。深度学习之父 Geoffrey Hinton和学生Alex Krizhevsky、Vinod Nair收集。图片源于80 million tiny images.........【阅读全文】