本文提供了对现有技术的卷积神经网络分析和拓扑构建的全面概述，并描述和评估了一些层次分类器。此外，本文还开发了一种可视化分类错误的新方法，并在 CIFAR-100 上量化了一些结果，如在精度方面较小批量大小、平均集成、数据增强和测试时间转换等的积极影响。本文还开发了一个模型，它只有 100 万个学习参数，适用于 32x32x3 和 100 类输入，并在基准数据集 Asirra、GTSRB、HASYv2 和 STL-10 上击败了现有技术。

Jul, 2017

本篇论文主要研究了如何利用适当分解卷积和激进的正则化等方法，使卷积神经网络计算效率最大化，并以 ILSVRC2012 分类挑战作为基准，报告了使用少于 2500 万参数的 5 亿乘加运算成本的网络，评估单帧评估的 top-1 误差 21.2％和 top-5 误差 5.6％的显著成果。

Dec, 2015

介绍了一种新的可视化技术，通过消融研究得出了超越 Krizhevsky 等在 ImageNet 分类基准上的模型架构，其 ImageNet 模型表现优异并且泛化性良好，可以轻松地在其他数据集上取得优异的分类效果。

Nov, 2013

通过对卷积神经网络 CNNs 模型对文件图像分类任务的研究，我们发现使用剪切变形的数据扩增和一个针对更大输入图像设计的架构，可以超过基准数据集的现有技术，并且我们发现使用 RVL-CDIP 训练的 CNNs 可以学习区域特定的布局特征。

Aug, 2017

本文提出了一种利用深度卷积神经网络学习特征进行文档图像分类和检索的最新技术，证实与手工制作的替代方法相比，能够更好地学习抽象特征，且具有压缩鲁棒性和跨领域迁移性，并在新的 IIT-CDIP 数据集中提供了 400,000 个文档图像用于深度学习。

Feb, 2015

本文探讨了图像分类模型训练过程中的一些改进方法，如数据增强和优化方法的变化，通过实验证明这些改进方法的整合能够显著提高 CNN 模型的准确性，在 ImageNet 上，我们将 ResNet-50 的 top-1 验证准确率从 75.3% 提高到 79.29%，而且还证明了这种提高对于其他应用领域，如目标检测和语义分割，也具有更好的迁移学习性能。

Dec, 2018

本文提出了一种新的 CNN 卷积块设计，利用 MaxMin 策略在保持一定的不变性的同时传输更多的信息，经过对经典数据集 MNIST 和 CIFAR-10 的广泛实验，结果表明，这种新设计的 MaxMin 卷积网络优于标准 CNN。

Oct, 2016

本文通过使用卷积神经网络，对数据的位置、大小和宽高比等干扰因素的影响进行了实证研究，发现在当前卷积神经网络的复杂度和数据集规模的条件下，卷积神经网络对于边缘干扰变化的能力十分有限，同时还提出了改进的采样技术。作者在 ImageNet Challenge 基准分类任务和 Oxford 与 Fischer 的数据集的广泛基线匹配任务上测试了他们的假设。

May, 2015

通过重新评估小图像物体识别的状态并提出新的 CNN 网络结构，本文发现在保持精度的情况下，最大池化层可以简单地用增加步长的卷积层取代，并引入了一种新型的变体来可视化 CNN 学习到的特征。

Dec, 2014

近年来，深度学习的快速发展在医学图像分类领域有着广泛应用。神经网络模型的各种变体具有不断增强的性能，并且它们中存在一些共同点：试图缓解过拟合、改善泛化能力、避免梯度消失和梯度爆炸等。AlexNet 首次利用 dropout 技术来缓解过拟合，并使用 ReLU 激活函数来避免梯度消失。因此，我们的讨论重点放在了 AlexNet 上，它在 2012 年对 CNN 的发展作出了巨大贡献。通过回顾包括期刊论文和会议论文在内的 40 多篇论文，我们对 AlexNet 的技术细节、优势和应用领域进行了阐述。

Nov, 2023