图说2016深度学习十大指数级增长

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图说2016深度学习十大指数级增长

知与谁同 2017-08-01 11:59:00 浏览1227
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1. 图像识别准确率的指数级增长


似乎一切都是从 2015年的 ImageNet 挑战赛开始的,当年在图像识别准确率上,机器首次超过了人类,被认为是一个里程碑式的突破。



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图:ILSVRC top-5 错误率


2010年算法的图像识别错误率至少在25%左右,但到2015年,计算机图像识别错误率已经低于人类(人类水平大概是4%左右)。2015年是0.03567,也就是3.5%。2016年,ImageNet 竞赛,图像识别错误率进一步下降,错误率今年的最好成绩为:平均错误率0.02991,也就是2.99%左右。


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从上图可以看到,在ImageNet 竞赛中,其实从2012年,开始,使用深度学习方法,错误率只有15.3 %左右。这是 Hinton 教授和他的两个研究生 Alex Krizhevsky, Illya Sutskever 的成果。据说,





























































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