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.
REF använde ett CNN i ImageNet Challenge 2012 och uppnådde toppmodern noggrannhet.
ImageNet classification with deep convolutional neural networks
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}