论文大赛 怎么翻译 liumaolincycle的博客

（本论文是我在做本科毕设时翻译的，已经有两年了，但现在看来这篇论文依然非常经典，所以直接放上来了，水平有限，欢迎指正）

Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton

我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别。对测试数据，我们得到了top-1误差率37.5%，以及top-5误差率17.0%，这个效果比之前最顶尖的都要好得多。该神经网络有6000万个参数和650,000个神经元，由五个卷积层，以及某些卷积层后跟着的max-pooling层，和三个全连接层，还有排在最后的1000-way的softmax层组成。为了使训练速度更快，我们使用了非饱和的神经元和一个非常高效的GPU关于卷积运算的工具。为了减少全连接层的过拟合，我们采用了最新开发的正则化方法，称为“dropout”，它已被证明是非常有效的。在ILSVRC-2012大赛中，我们又输入了该模型的一个变体，并依靠top-5测试误差率15.3%取得了胜利，相比较下，次优项的错误率是26.2%。

当前物体识别的方法基本上都使用了机器学习方法。为了改善这些方法的性能，我们可以收集更大的数据集，学习更强有力的模型，并使用更好的技术，以防止过拟合。直到最近，标记图像的数据集都相当小——大约数万张图像（例如，NORB [16]，Caltech-101/256 [8, 9]，以及CIFAR-10/100 [12]）。简单的识别任务可以用这种规模的数据集解决得相当好，特别是当它们用标签-保留转换增强了的时候。例如，在MNIST数字识别任务中当前最好的误差率（<0.3%）接近于人类的表现[4]。但是现实环境中的物体表现出相当大的变化，因此要学习它们以对它们进行识别就必须使用更大的训练集。事实上，小规模图像数据集的缺陷已被广泛认同（例如，Pinto等人[21]），但是直到最近，收集有着上百万张图像的带标签数据集才成为可能。更大型的新数据集包括LabelMe [23]，它由几十万张完全分割图组成，还有ImageNet [6]，它由多于22,000个种类中超过1500万张带标签的高分辨率图像组成。

为了从几百万张图像中学习数以千计的物体，我们需要一个学习能力更强的模型。然而，物体识别任务的极大复杂性意味着这个问题不能被指定，即使是通过与ImageNet一样大的数据集，所以我们的模型中也应该有大量的先验知识，以补偿我们所没有的全部数据。卷积神经网络（CNN）构成了一个这种类型的模型[16, 11, 13, 18, 15, 22, 26]。它们的能力可以通过改变其深度与广度得到控制，它们也可作出有关图像性质的强壮且多半正确的假设（即，统计数据的稳定性和像素依赖关系的局部性）。因此，与层次规模相同的标准前馈神经网络相比，CNN的连接关系和参数更少，所以更易于训练，而其理论上的最佳性能可能只略差一点。

不论CNN的性质多有吸引力，也不论它们局部结构的相对效率有多高，将它们大规模地应用到高分辨率图像中仍然是极其昂贵的。幸运的是，目前的GPU搭配了一个高度优化的2D卷积工具，强大到足以促进大规模CNN的训练，而且最近的数据集像ImageNet包含足够的带标签的样例来训练这样的模型，还不会有严重的过拟合。

本文的具体贡献如下：我们在ILSVRC-2010和ILSVRC-2012大赛中使用过的ImageNet的子集上[2]，训练了迄今为止最大型的卷积神经网络之一，并取得了迄今为止在这些数据集上报告过的最好结果。我们写了一个高度优化的GPU二维卷积工具以及训练卷积神经网络过程中的所有其他操作，这些我们都提供了公开地址。我们的网络中包含一些既新鲜而又不同寻常的特征，它们提高了网络的性能，并减少了网络的训练时间，这些详见第3节。我们的网络中甚至有120万个带标签的训练样本，这么大的规模使得过拟合成为一个显著的问题，所以我们使用了几种有效的方法来防止过拟合，这些在第4节中给以描述。我们最终的网络包含五个卷积层和三个全连接层，且这种层次深度似乎是重要的：我们发现，移去任何卷积层（其中每一个包含的模型参数都不超过1%）都会导致性能变差。

最后，网络的规模主要受限于当前GPU的可用内存和我们愿意容忍的训练时间。我们的网络在两块GTX 580 3GB GPU上训练需要五到六天。我们所有的实验表明，等更快的GPU和更大的数据集可用以后，我们的结果就可以轻而易举地得到改进。

ImageNet是一个拥有超过1500万张带标签的高分辨率图像的数据集，这些图像分属于大概22,000个类别。这些图像是从网上收集，并使用Amazon Mechanical Turk群众外包工具来人工贴标签的。作为PASCAL视觉目标挑战赛的一部分，一年一度的ImageNet大型视觉识别挑战赛（ILSVRC）从2010年开始就已经在举办了。ILSVRC使用ImageNet的一个子集，分为1000种类别，每种类别中都有大约1000张图像。总之，大约有120万张训练图像，50,000张验证图像和150,000张测试图像。

ILSVRC-2010是ILSVRC中能获得测试集标签的唯一版本，因此这也就是我们完成大部分实验的版本。由于我们也在ILSVRC-2012上输入了模型，在第6节中我们也会报告这个数据集版本上的结果，该版本上的测试集标签难以获取。在ImageNet上，习惯性地报告两个误差率：top-1和top-5，其中top-5误差率是指测试图像上正确标签不属于被模型认为是最有可能的五个标签的百分比。

ImageNet由各种分辨率的图像组成，而我们的系统需要一个恒定的输入维数。因此，我们下采样这些图像到固定的分辨率256×256。给定一张矩形图像，我们首先重新缩放图像，使得短边长度为256，然后从得到的图像中裁剪出中央256×256的一片。除了遍历训练集从每个像素中减去平均活跃度外，我们没有以任何其他方式预处理图像。所以我们用这些像素（中央那一片的）原始RGB值训练网络。