Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recogniton 1. 摘要 作者调查了卷积网络深度对其在大规模图像识别的准确率上的影响。 主要贡献是对网络深度增加进行彻底的评估，用一个具有非常小卷积核的网络结构，展示了一个在现有技术配置上的重大提升，可以通
Competition——ML/DL：机器学习、深度学习各种计算机视觉、自然语言处理、科学预测等等比赛竞赛简介 相关内容 Competition——互联网比赛(编程相关)：国内外各种互联网比赛举办时间、条件、细节等详细攻略Competition——AI：国内外人工智能比赛平台以及竞赛类型、竞赛题目、举行时间
1 引言 2 ConvNet配置 2.1 架构 2.2 配置 2.3 讨论 3 分类框架 3.1 训练 3.2 测试 3.3 实现细节 4 分类实验 4.1 单尺度评估 4.2 多尺度评估 4.3 多裁剪图像评估 4.4 卷积网络融合 4.5 与最新技术比较 5 结论 V
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李飞飞和它的团队搜集了ImageNet一个超过15 million的图像数据集，大约有22,000类。这个文件集合对深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展. ILSVRC是对ImageNet进行分类,检测,定位的比赛,作为最具影响力的竞赛它的作用功不可没，从中也促使了许多经典工作。 ImageNet的定位结果
Going deeper with convolutions-22层 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 那么，GoogLeNet是如何进一步提升性能的呢？一般来说，提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，深度指网络层次数量、宽度指神经元数量。但这种方式存在以下问题：（1）参数太多，如果训练数据集有
