AI Tech 2019 年第一次 meetup - ResNet

自從 AlexNet 於 2012 年的 ImageNet 競賽上大放異彩之後,CNN 就成了電腦視覺的聖杯。往後幾年,應用於電腦視覺的 CNN 不斷深化,網路越疊越深。但是不斷加深的網路卻遇到了梯度消失的問題,造成 training error 上升。在 2015 年由中國的微軟中心何愷明(Kaimei He)博士提出的 Residual Neural Network 則一舉突破這個問題,網路深度直達 152 層並達成 3.57% 的錯誤率,直接超越人類辨識準確度,成為電腦視覺的里程碑。

 

這一次的論文分享以何愷明(Kaimei He)博士的論文為主,由謝宗翰帶大家來探討 ResNet 這個模型。

 

國立中興大學創新育成中心 / 國立中興大學創新育成中心

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