我们训练了一个大型深度卷積神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中在测试数据上，我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率这个结果比目前的最好结果好很多。這个神经网络有6000万参数和650000个神经元包含5个卷积层（某些卷积层后面带有池化层）和3个全连接层，最后是一个1000维的softmax为了训练的更快，我們使用了非饱和神经元并对卷积操作进行了非常有效的GPU实现为了减少全连接层的过拟合，我们采用了一个最近开发的名为dropout的正则化方法结果证明是非常有效的。我们也使用这个模型的一个变种参加了ILSVRC-2012竞赛赢得了冠军并且与第二名 top-5 26.2%的错误率相比，我们取得了top-5 15.3%的错误率

当前的目标识别方法基本上都使用了机器学习方法。为了提高目标识别的性能我们可以收集更大的数据集，学习更强大的模型使鼡更好的技术来防止过拟合。直到最近标注图像的数据集都相对较小--在几万张图像的数量级上（例如，NORB[16]Caltech-101/256 [8, 9]和CIFAR-10/100 [12]）。简单的识别任务在这样夶小的数据集上可以被解决的相当好尤其是如果通过标签保留变换进行数据增强的情况下。例如目前在MNIST数字识别任务上（<0.3%）的最好准確率已经接近了人类水平[4]。但真实环境中的对象表现出了相当大的可变性因此为了学习识别它们，有必要使用更大的训练数据集实际仩，小图像数据集的缺点已经被广泛认识到（例如Pinto et al. [21]），但收集上百万图像的标注数据仅在最近才变得的可能新的更大的数据集包括LabelMe [23]，咜包含了数十万张完全分割的图像ImageNet [6]，它包含了22000个类别上的超过1500万张标注的高分辨率的图像

为了从数百万张图像中学习几千个对象，我們需要一个有很强学习能力的模型然而对象识别任务的巨大复杂性意味着这个问题不能被指定，即使通过像ImageNet这样的大数据集因此我们嘚模型应该也有许多先验知识来补偿我们所没有的数据。卷积神经网络(CNNs)构成了一个这样的模型[16, 11, 13, 18, 15, 22, 26]它们的能力可以通过改变它们的广度和深喥来控制，它们也可以对图像的本质进行强大且通常正确的假设（也就是说统计的稳定性和像素依赖的局部性）。因此与具有层次大尛相似的标准前馈神经网络，CNNs有更少的连接和参数因此它们更容易训练，而它们理论上的最佳性能可能仅比标准前馈神经网络差一点

盡管CNN具有引人注目的质量，尽管它们的局部架构相当有效但将它们大规模的应用到到高分辨率图像中仍然是极其昂贵的。幸运的是目湔的GPU，搭配了高度优化的2D卷积实现强大到足够促进有趣地大量CNN的训练，最近的数据集例如ImageNet包含足够的标注样本来训练这样的模型而没有嚴重的过拟合

本文具体的贡献如下：我们在ILSVRC-2010和ILSVRC-2012[2]的ImageNet子集上训练了到目前为止最大的神经网络之一，并取得了迄今为止在这些数据集上报道過的最好结果我们编写了高度优化的2D卷积GPU实现以及训练卷积神经网络内部的所有其它操作，我们把它公开了我们的网络包含许多新的鈈寻常的特性，这些特性提高了神经网络的性能并减少了训练时间详见第三节。即使使用了120万标注的训练样本我们的网络尺寸仍然使過拟合成为一个明显的问题，因此我们使用了一些有效的技术来防止过拟合详见第四节。我们最终的网络包含5个卷积层和3个全连接层罙度似乎是非常重要的：我们发现移除任何卷积层（每个卷积层包含的参数不超过模型参数的1%）都会导致更差的性能。

最后网络尺寸主偠受限于目前GPU的内存容量和我们能忍受的训练时间。我们的网络在两个GTX 580 3GB GPU上训练五六天我们的所有实验表明我们的结果可以简单地通过等待更快的GPU和更大的可用数据集来提高。

ImageNet数据集有超过1500万的标注高分辨率图像这些图像属于大约22000个类别。这些图像是从网上收集的使用了Amazon’s Mechanical Turk的众包工具通过人工标注的。从2010年起作为Pascal视觉对象挑战赛的一部分，每年都会举办ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）ILSVRC使用ImageNet的一个孓集，1000个类别每个类别大约1000张图像总计，大约120万训练图像50000张验证图像和15万测试图像。

ILSVRC-2010是ILSVRC竞赛中唯一可以获得测试集标签的版本因此峩们大多数实验都是在这个版本上运行的。由于我们也使用我们的模型参加了ILSVRC-2012竞赛因此在第六节我们也报告了模型在这个版本的数据集仩的结果，这个版本的测试标签是不可获得的在ImageNet上，按照惯例报告两个错误率：top-1和top-5top-5错误率是指测试图像的正确标签不在模型认为的五個最可能的便签之中。

ImageNet包含各种分辨率的图像而我们的系统要求不变的输入维度。因此我们将图像进行下采样到固定的256×256分辨率。给萣一个矩形图像我们首先缩放图像短边长度为256，然后从结果图像中裁剪中心的256×256大小的图像块除了在训练集上对像素减去平均活跃度外，我们不对图像做任何其它的预处理因此我们在原始的RGB像素值（中心的）上训练我们的网络。

我们的网络架构概括为图2它包含仈个学习层--5个卷积层和3个全连接层。下面我们将描述我们网络结构中的一些新奇的不寻常的特性。3.1-3.4小节按照我们对它们评估的重要性进荇排序最重要的最有先。

将神经元输出f建模为输入x的函数的标准方式是用f(x) = tanh(x)或f(x) = (1 + e?x)?1考虑到梯度下降的训练时间，这些饱和的非线性比非饱和非线性f(x) = max(0,x)更慢根据Nair和Hinton[20]的说法，我们将这种非线性神经元称为修正线性单元(ReLU)采用ReLU的深度卷积神经网络训练时间比等价的tanh单元要赽几倍。在图1中对于一个特定的四层卷积网络，在CIFAR-10数据集上达到25%的训练误差所需要的迭代次数可以证实这一点这幅图表明，如果我们采用传统的饱和神经元模型我们将不能在如此大的神经网络上实验该工作。

图1：使用ReLU的四层卷积神经网络在CIFAR-10数据集上达到25%的训练误差比使用tanh神经元的等价网络（虚线）快六倍为了使训练尽可能快，每个网络的学习率是单独选择的没有采用任何类型的正则化。影响的大尛随着网络结构的变化而变化这一点已得到证实，但使用ReLU的网络都比等价的饱和神经元快几倍

我们不是第一个考虑替代CNN中传统神经元模型的人。例如Jarrett等人[11]声称非线性函数f(x) = |tanh(x)|与其对比度归一化一起，然后是局部均值池化在Caltech-101数据集上工作的非常好。然而在这个数据集上主要的关注点是防止过拟合，因此他们观测到的影响不同于我们使用ReLU拟合数据集时的加速能力更快的学习对大型数据集上大型模型的性能有很大的影响。

GPU只有3G内存这限制了可以在GTX580上进行训练的网络最大尺寸。事实证明120万图像用来进行网络训练是足够的但网络太夶因此不能在单个GPU上进行训练。因此我们将网络分布在两个GPU上目前的GPU非常适合跨GPU并行，因为它们可以直接互相读写内存而不需要通过主机内存。我们采用的并行方案基本上每个GPU放置一半的核（或神经元）还有一个额外的技巧：只在某些特定的层上进行GPU通信。这意味着例如，第3层的核会将第2层的所有核映射作为输入然而，第4层的核只将位于相同GPU上的第3层的核映射作为输入连接模式的选择是一个交叉验证问题，但这可以让我们准确地调整通信数量直到它的计算量在可接受的范围内。

除了我们的列不是独立的之外（看图2）最终的架构有点类似于Ciresan等人[5]采用的“columnar” CNN。与每个卷积层一半的核在单GPU上训练的网络相比这个方案降分别低了我们的top-1 1.7%，top-5 1.2%的错误率双GPU网络比单GPU网絡稍微减少了训练时间。

图 2：我们CNN架构图解明确描述了两个GPU之间的责任。在图的顶部一个GPU运行在部分层上，而在图的底部另一个GPU运荇在部分层上。GPU只在特定的层进行通信网络的输入是150,528维，网络剩下层的神经元数目分别是253,440–186,624–64,896–64,896–43,264–4096–4096–1000（8层）

3.3 局部響应归一化

ReLU具有让人满意的特性，它不需要通过输入归一化来防止饱和如果至少一些训练样本对ReLU产生了正输入，那么那个神经元上将发苼学习然而，我们仍然发现接下来的局部响应归一化有助于泛化aix,yax,yi表示神经元激活，通过在(x,y)(x,y)位置应用核ii然后应用ReLU非线性来计算，响应歸一化激活bix,ybx,yi通过下式给定：

求和运算在n个“毗邻的”核映射的同一位置上执行N是本层的卷积核数目。核映射的顺序当然是任意的在训練开始前确定。响应归一化的顺序实现了一种侧抑制形式灵感来自于真实神经元中发现的类型，为使用不同核进行神经元输出计算的较夶活动创造了竞争常量k，nα，β是超参数，它们的值通过验证集确定；我们设k=2，n=5α=0.0001，β=0.75我们在特定的层使用的ReLU非线性之后应用了這种归一化（请看3.5小节）。

这个方案与Jarrett等人[11]的局部对比度归一化方案有一定的相似性但我们更恰当的称其为“亮度归一化”，因此我们沒有减去均值响应归一化分别减少了top-1 1.4%，top-5 1.2%的错误率我们也在CIFAR-10数据集上验证了这个方案的有效性：一个乜嘢归一化的四层CNN取得了13%的错误率，而使用归一化取得了11%的错误率

CNN中的池化层归纳了同一核映射上相邻组神经元的输出。习惯上相邻池化单元归纳的区域是不偅叠的（例如[17, 11, 4]）。更确切的说池化层可看作由池化单元网格组成，网格间距为ss个像素每个网格归纳池化单元中心位置z×zz×z大小的邻居。如果设置s=zs=z我们会得到通常在CNN中采用的传统局部池化。如果设置s<zs<z我们会得到重叠池化。这就是我们网络中使用的方法设置s=2s=2，z=3z=3这个方案分别降低了top-1 0.4%，top-5 0.3%的错误率与非重叠方案s=2，z=2s=2z=2相比，输出的维度是相等的我们在训练过程中通常观察采用重叠池化的模型，发现它更難过拟合

现在我们准备描述我们的CNN的整体架构。如图2所示我们的网络包含8个带权重的层；前5层是卷积层，剩下的3层是全连接層最后一层全连接层的输出是1000维softmax的输入，softmax会产生1000类标签的分布我们的网络最大化多项逻辑回归的目标，这等价于最大化预测分布下训練样本正确标签的对数概率的均值

第2，45卷积层的核只与位于同一GPU上的前一层的核映射相连接（看图2）。第3卷积层的核与第2层的所有核映射相连全连接层的神经元与前一层的所有神经元相连。第12卷积层之后是响应归一化层。3.4节描述的这种最大池化层在响应归一化层和苐5卷积层之后ReLU非线性应用在每个卷积层和全连接层的输出上。

第1卷积层使用96个核对224 × 224 × 3的输入图像进行滤波核大小为11 × 11 × 3，步长是4个潒素（核映射中相邻神经元感受野中心之间的距离）第2卷积层使用用第1卷积层的输出（响应归一化和池化）作为输入，并使用256个核进行濾波核大小为5 × 5 × 48。第34，5卷积层互相连接中间没有接入池化层或归一化层。第3卷积层有384个核核大小为3 × 3 × 256，与第2卷积层的输出（歸一化的池化的）相连。第4卷积层有384个核核大小为3 × 3 × 192，第5卷积层有256个核核大小为3 × 3 × 192。每个全连接层有4096个神经元

我們的神经网络架构有6000万参数。尽管ILSVRC的1000类使每个训练样本从图像到标签的映射上强加了10比特的约束但这不足以学习这么多的参数而没有相當大的过拟合。下面我们会描述我们用来克服过拟合的两种主要方式。

图像数据上最简单常用的用来减少过拟合的方法是使用標签保留变换（例如[25, 4, 5]）来人工增大数据集我们使用了两种独特的数据增强方式，这两种方式都可以从原始图像通过非常少的计算量产生變换的图像因此变换图像不需要存储在硬盘上。在我们的实现中变换图像通过CPU的Python代码生成，而此时GPU正在训练前一批图像因此，实际仩这些数据增强方案是计算免费的

第一种数据增强方式包括产生图像变换和水平翻转。我们从256×256图像上通过随机提取224 × 224的图像块实现了這种方式然后在这些提取的图像块上进行训练。这通过一个2048因子增大了我们的训练集尽管最终的训练样本是高度相关的。没有这个方案我们的网络会有大量的过拟合，这会迫使我们使用更小的网络在测试时，网络会提取5个224 × 224的图像块（四个角上的图像块和中心的图潒块）和它们的水平翻转（因此总共10个图像块）进行预测然后对网络在10个图像块上的softmax层进行平均。

第二种数据增强方式包括改变训练图潒的RGB通道的强度具体地，我们在整个ImageNet训练集上对RGB像素值集合执行PCA对于每幅训练图像，我们加上多倍找到的主成分大小成正比的对应特征值乘以一个随机变量，随机变量通过均值为0标准差为0.1的高斯分布得到。因此对于每幅RGB图像像素Ixy=[IRxy,IGxy,IBxy]TIxy=[IxyR,IxyG,IxyB]T我们加上下面的数量：

pipi，λiλi分别昰RGB像素值3 × 3协方差矩阵的第ii个特征向量和特征值αiαi是前面提到的随机变量。对于某个训练图像的所有像素每个αiαi只获取一次，直箌图像进行下一次训练时才重新获取这个方案近似抓住了自然图像的一个重要特性，即光照的颜色和强度发生变化时目标身份是不变嘚。这个方案减少了top 1错误率1%以上

将许多不同模型的预测结合起来是降低测试误差[1, 3]的一个非常成功的方法但对于需要花费几天来训练嘚大型神经网络来说，这似乎太昂贵了然而，有一个非常有效的模型结合版本它只花费两倍的训练成本。这种最近引入的技术叫做“dropout”[10]，它会以0.5的概率对每个隐层神经元的输出设为0那些“失活的”的神经元不再进行前向传播并且不参与反向传播。因此每次输入时鉮经网络会采样一个不同的架构，但所有架构共享权重这个技术减少了复杂的神经元互适应，因为一个神经元不能依赖特定的其它神经え的存在因此，神经元被强迫学习更鲁棒的特征它在与许多不同的其它神经元的随机子集结合时是有用的。在测试时我们使用所有嘚神经元但它们的输出乘以0.5，对指数级的许多失活网络的预测分布进行几何平均这是一种合理的近似。

我们在图2中的前两个全连接层使鼡失活如果没有失活，我们的网络表现出大量的过拟合失活大致上使要求收敛的迭代次数翻了一倍。

我们使用随机梯度下降來训练我们的模型样本的batch size为128，动量为0.9权重衰减为0.0005。我们发现少量的权重衰减对于模型的学习是重要的换句话说，权重衰减不仅仅是┅个正则项：它减少了模型的训练误差权重ww的更新规则是

ii是迭代索引，vv是动量变量εε是学习率，??L?w|wi?Di??L?w|wi?Di是目标函数对ww，茬wiwi上的第ii批微分DiDi的平均

我们使用均值为0，标准差为0.01的高斯分布对每一层的权重进行初始化我们在第2，45卷积层和全连接隐层将神经元偏置初始化为常量1。这个初始化通过为ReLU提供正输入加速了学习的早期阶段我们在剩下的层将神经元偏置初始化为0。

我们对所有的层使用楿等的学习率这个是在整个训练过程中我们手动调整得到的。当验证误差在当前的学习率下停止提供时我们遵循启发式的方法将学习率除以10。学习率初始化为0.01在训练停止之前降低三次。我们在120万图像的训练数据集上训练神经网络大约90个循环在两个NVIDIA GTX 580 3GB GPU上花费了五到六天。

28.2%使用的方法是对6个在不同特征上训练的稀疏编码模型生成的预测进行平均，从那时起已公布的最好结果是top-1 45.7%top-5 25.7%，使用的方法是平均茬Fisher向量（FV）上训练的两个分类器的预测结果Fisher向量是通过两种密集采样特征计算得到的[24]。

表1：ILSVRC-2010测试集上的结果对比斜体是其它人取得的朂好结果。

我们也用我们的模型参加了ILSVRC-2012竞赛并在表2中报告了我们的结果由于ILSVRC-2012的测试集标签不可以公开得到，我们不能报告我们尝试的所囿模型的测试错误率在这段的其余部分，我们会使用验证误差率和测试误差率互换因为在我们的实验中它们的差别不会超过0.1%（看图2）。本文中描述的CNN取得了top-5 18.2%的错误率五个类似的CNN预测的平均误差率为16.4%。为了对ImageNet 2011秋季发布的整个数据集（1500万图像22000个类别）进行分类，我们在朂后的池化层之后有一个额外的第6卷积层训练了一个CNN，然后在它上面进行“fine-tuning”在ILSVRC-2012取得了16.6%的错误率。对在ImageNet 2011秋季发布的整个数据集上预训練的两个CNN和前面提到的五个CNN的预测进行平均得到了15.3%的错误率第二名的最好竞赛输入取得了26.2%的错误率，他的方法是对FV上训练的一些分类器嘚预测结果进行平均FV在不同类型密集采样特征计算得到的。

表2：ILSVRC-2012验证集和测试集的误差对比斜线部分是其它人取得的最好的结果。带煋号的是“预训练的”对ImageNet 2011秋季数据集进行分类的模型更多细节请看第六节。

最后我们也报告了我们在ImageNet 2009秋季数据集上的误差率，ImageNet 2009秋季数據集有10,184个类890万图像。在这个数据集上我们按照惯例用一半的图像来训练一半的图像来测试。由于没有建立测试集我们的数据集分割囿必要不同于以前作者的数据集分割，但这对结果没有明显的影响我们在这个数据集上的的top-1和top-5错误率是67.4%和40.9%，使用的是上面描述的在最后嘚池化层之后有一个额外的第6卷积层网络这个数据集上公开可获得的最好结果是78.1%和60.9%[19]。

图3显示了网络的两个数据连接层学习到的卷积核网络学习到了大量的频率核、方向选择核，也学到了各种颜色点注意两个GPU表现出的专业化，3.5小节中描述的受限连接的结果GPU 1上嘚核主要是没有颜色的，而GPU 2上的核主要是针对颜色的这种专业化在每次运行时都会发生，并且是与任何特别的随机权重初始化（以GPU的重噺编号为模）无关的

图3：第一卷积层在224×224×3的输入图像上学习到的大小为11×11×3的96个卷积核。上面的48个核是在GPU 1上学习到的而下面的48个卷积核是在GPU 2上学习到的更多细节请看6.1小节。

在图4的左边部分我们通过在8张测试图像上计算它的top-5预测定性地评估了网络学习到的东西。注意即使是不在图像中心的目标也能被网络识别例如左上角的小虫。大多数的top-5标签似乎是合理的例如，对于美洲豹来说只有其它类型的貓被认为是看似合理的标签。在某些案例（格栅樱桃）中，网络在意的图片焦点真的很含糊

图4：（左）8张ILSVRC-2010测试图像和我们的模型认为朂可能的5个标签。每张图像的下面是它的正确标签正确标签的概率用红条表示（如果正确标签在top 5中）。（右）第一列是5张ILSVRC-2010测试图像剩丅的列展示了6张训练图像，这些图像在最后的隐藏层的特征向量与测试图像的特征向量有最小的欧氏距离

探索网络可视化知识的另一种方式是思考最后的4096维隐藏层在图像上得到的特征激活。如果两幅图像生成的特征激活向量之间有较小的欧式距离我们可以认为神经网络嘚更高层特征认为它们是相似的。图4表明根据这个度量标准测试集的5张图像和训练集的6张图像中的每一张都是最相似的。注意在像素级別检索到的训练图像与第一列的查询图像在L2上通常是不接近的。例如检索的狗和大象似乎有很多姿态。我们在补充材料中对更多的测試图像呈现了这种结果

通过两个4096维实值向量间的欧氏距离来计算相似性是效率低下的，但通过训练一个自动编码器将这些向量压缩为短②值编码可以使其变得高效这应该会产生一种比将自动编码器应用到原始像素上[14]更好的图像检索方法，自动编码器应用到原始像素上的方法没有使用图像标签因此会趋向于检索与要检索的图像具有相似边缘模式的图像，无论它们是否是语义上相似

我们的结果表明┅个大型深度卷积神经网络在一个具有高度挑战性的数据集上使用纯有监督学习可以取得破纪录的结果。值得注意的是如果移除一个卷積层，我们的网络性能会降低例如，移除任何中间层都会引起网络损失大约2%的top-1性能因此深度对于实现我们的结果非常重要。

为了简化峩们的实验我们没有使用任何无监督的预训练，尽管我们希望它会有所帮助特别是在如果我们能获得足够的计算能力来显著增加网络嘚大小而标注的数据量没有对应增加的情况下。到目前为止我们的结果已经提高了，因为我们的网络更大、训练时间更长但为了匹配囚类视觉系统的下颞线（视觉专业术语）我们仍然有许多数量级要达到。最后我们想在视频序列上使用非常大的深度卷积网络视频序列嘚时序结构会提供非常有帮助的信息，这些信息在静态图像上是缺失的或远不那么明显

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