· 2015
Doğrultucuları Derinlemesine İncelemek: GörüntüNet Sınıflandırmada İnsan Seviyesini Aşmak
Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
- 18.828atıf
- 2015yıl
Kısa özet
Yeni bir Parametrik Doğrusal Birim (PReLU) ve sağlam bir başlatma yöntemi, son derece derin sinir ağlarının eğitimini sağlayarak GörüntüNet sınıflandırmada %4,94'lük ilk 5 hata oranıyla insan seviyesindeki performansı aştı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science