训练集,在AI领域多指用于机器学习训练的数据,数据可以有标签的,也可以是无标签的。

VIP内容

题目: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

摘要:

我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,将LSVRC-2010 ImageNet训练集中的130万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上,我们获得了前1名和前5名的错误率,分别为39.7%和18.9%,这比之前的最新结果要好得多。该神经网络有6000万个参数和50万个神经元,由5个卷积层组成,其中一些是最大池化层,还有两个全局连接层,最后是1000路的softmax。为了加快训练速度,我们使用了不饱和的神经元和一个非常高效的卷积网络GPU实现。为了减少全局连通层中的过拟合,我们采用了一种新的正则化方法,该方法被证明是非常有效的。

作者:

Ilya Sutskever是OpenAI的联合创始人和首席科学家,之前是斯坦福大学博士后,研究领域是机器学习,神经网络。

成为VIP会员查看完整内容
3+
0+
更多VIP内容
父主题
Top