Vi undersöker flera tekniker för att förbättra den nuvarande state of the art djupa konvolutionella neurala nätverk baserad bild klassificering pipeline. Teknikerna inkluderar att lägga till fler bildtransformationer till träningsdata, lägga till fler transformationer för att generera ytterligare förutsägelser vid testtid och med hjälp av kompletterande modeller som tillämpas på bilder med högre upplösning. Detta dokument sammanfattar vårt bidrag i Imagenet Large Scale Vis ual Recognition Challenge 2013. Vårt system uppnådde en topp 5 klassificering felfrekvens på 13,55% med hjälp av inga externa data som är över en 20% relativ förbättring jämfört med föregående års vinnare. In trod ucti on Vi undersöker användbara tillägg till det vinnande systemet från 2012 [6] och förbättrar resultatet med 20% i relativa termer. Detta papper sammanfattar vår post i 2013 ILSVRC som uppnådde en 13,55% topp 5 felfrekvens jämfört med föregående års 16,4% topp 5 felfrekvens. Det vinnande bidraget, Clarifai, som delvis beskrivs i [10], uppnådde en felfrekvens på 11,74 %. De metoder som beskrivs i detta dokument bör kunna förbättras på det och andra konvolutionella neurala nätverkssystem. Våra modeller bygger på 2012 års vinnande system [6] och använder den kod som anges på http://code.google.com/p/cuda-convnet som utgångspunkt. Vår modellstruktur är identisk med undantaget att de fullt anslutna skikten är dubbelt så stora. Det visar sig, att denna förändring inte förbättrar topp 5 felfrekvensen. Vi använder samma utbildningsmetod för att träna nätet tills valideringsfelet platåer och minska stegstorleken med 10 vid varje
Howard REF undersöker flera tekniker för att förbättra det aktuella läget för DCNN-baserad bildklassificeringsrörledning.
Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classification
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}