图像分类:
在2012年的ImageNet大赛上,Hinton和他的学生Alex使用cnn网络alexnet以超过第二名10%的成绩碾压第二名后,深度学习真正开始火热起来,从2012年的AlexNet(83.6%),到2013年的88.8%,再到2014年GoogLeNet的93.3%,最后到了2015年,微软提出的ResNet网络以96.43%的Top5正确率,达到了超过人类的水平(94.9%)的识别正确率。alex
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在2012年的ImageNet大赛上,Hinton和他的学生Alex使用cnn网络alexnet以超过第二名10%的成绩碾压第二名后,深度学习真正开始火热起来,从2012年的AlexNet(83.6%),到2013年的88.8%,再到2014年GoogLeNet的93.3%,最后到了2015年,微软提出的ResNet网络以96.43%的Top5正确率,达到了超过人类的水平(94.9%)的识别正确率。alex