Vi tränade ett stort, djupt konvolutionellt neuralt nätverk för att klassificera 1,2 miljoner högupplösta bilder i tävlingen ImageNet LSVRC-2010 i 1000 olika klasser. När det gäller testdata uppnådde vi topp 1- och topp 5-felfrekvenser på 37,5 % respektive 17,0 %, vilket är betydligt bättre än den senaste tekniken. Det neurala nätverket, som har 60 miljoner parametrar och 650.000 neuroner, består av fem konvolutionella lager, varav några följs av max-pooling lager, och tre helt anslutna lager med en slutlig 1000-vägs softmax. För att göra träningen snabbare använde vi icke mättande nervceller och en mycket effektiv GPU-implementering av konvolutionsoperationen. För att minska övermonteringen i de helt sammankopplade skikten använde vi en nyligen utvecklad legaliseringsmetod kallad "dropout" som visade sig vara mycket effektiv. Vi gick också in i en variant av denna modell i ILSVRC-2012 tävlingen och uppnådde en vinnande topp-5 test felfrekvens på 15,3%, jämfört med 26,2% uppnås genom den näst bästa posten.
AlexNet består av fem convolution lager, ett pooling lager, och tre helt anslutna lager, med hjälp av två GPUs REF.
ImageNet classification with deep convolutional neural networks
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}