【計算機科學】【2017.08】卷積神經網絡結構的分析與優化

本文爲德國卡爾斯魯厄理工學院（作者：Martin Thoma）的碩士論文，共134頁。 卷積神經網絡（CNN）在各種計算機視覺任務中佔據主導地位，因爲Alex Krizhevsky證明了它們可以有效地訓練，並將ImageNet大規模視覺識別挑戰中的前5項錯誤率從26.2%降低到15.3%。CNN的許多方面都在各種出版物中進行了研究，但是有關神經網絡結構的分析和構建的文獻卻很少。本項工作是縮小這一差

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