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Dec, 2013
基于深度卷积神经网络的图像分类的一些改进
Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classification
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Andrew G. Howard
TL;DR
通过给训练数据增加更多的图像变换、给测试时产生更多的预测和使用应用于更高分辨率图像的补充模型等多种技术，我们改进了目前基于深度卷积神经网络的图像分类流程，并在 Imagenet 大规模视觉识别挑战赛2013中获得了前五名，我们的系统分类错误率为13.55％，相对于上一年的获胜者，出现了超过20％的相对提高。
Abstract
We investigate multiple techniques to improve upon the current state of the art
deep convolutional neural network
based
image classification
pipeline. The techiques include adding more
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