Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:

Resumen:

1.-Las redes convolucionales se han vuelto más profundas con el tiempo para mejorar el rendimiento en la clasificación de ImageNet.

2.-El trabajo evalúa redes convolucionales de diferentes profundidades en ImageNet que comparten el mismo diseño de arquitectura excepto por la profundidad.

3.-Los modelos son mucho más profundos en comparación con el estado del arte previo como AlexNet.

4.-Las características más profundas se evalúan en otros conjuntos de datos.

5.-Los modelos se hicieron disponibles públicamente para que la comunidad los descargue y use.

6.-Se explora una sola familia de redes donde solo difiere la profundidad, fijando otras opciones clave de diseño.

7.-Se usan núcleos de convolución muy pequeños de 3x3 en todas las capas con paso 1, diferenciándose de trabajos previos.

8.-Se usan otros detalles convencionales como agrupamiento máximo, abandono, capas completamente conectadas, con la última capa realizando la clasificación.

9.-Las capas conv apiladas de 3x3 sin agrupamiento entre ellas tienen un campo receptivo más grande que una sola capa.

10.-Las capas apiladas de 3x3 tienen más no linealidad haciendo la función de decisión más discriminativa, y tienen menos parámetros.

11.-Comprometerse a usar núcleos de 3x3 en todas partes facilita el diseño de la arquitectura.

12.-Las arquitecturas se construyen comenzando con 11 capas e inyectando más capas conv de 3x3 para obtener 13, 16, 19 capas.

13.-La entrada es una imagen fija de 224x224. El enfoque convencional es reescalar para preservar la relación de aspecto y luego tomar un recorte aleatorio.

14.-Se utiliza entrenamiento multiescala, reescalando cada imagen a un tamaño muestreado aleatoriamente entre 256-512 antes de tomar un recorte fijo.

15.-Se usan aumentos estándar como giros horizontales y desplazamientos RGB, pero no distorsiones automáticas avanzadas.

16.-Las redes se optimizan con descenso de gradiente por mini-lotes con momento. La convergencia es rápida en ~74 épocas debido a los pequeños núcleos.

17.-El modelo de 11 capas se inicializa desde Gaussiana y se usa para inicializar redes más profundas sin fijar las capas.

18.-También es posible la inicialización completamente aleatoria por capa si se escala para preservar magnitudes.

19.-Dos enfoques de prueba: Muestreo de recorte aleatorio con combinación de predicciones, y evaluación completamente convolucional para obtener mapas de puntuación de clase.

20.-Se prueban ambos enfoques de prueba junto con la combinación de sus predicciones. La evaluación multiescala al aplicar a múltiples resoluciones ayuda.

21.-La implementación utilizó una caja de herramientas Caffe modificada que soporta múltiples GPUs con paralelismo de datos sincrónico. Aceleración de 3.7x con 4 GPUs.

22.-Los resultados muestran que la profundidad es importante, con redes de 16 y 19 capas superando sustancialmente a las de 11 capas. El entrenamiento y la prueba multiescala ayudan.

23.-La evaluación densa y la evaluación de múltiples recortes producen resultados comparables y son complementarias cuando se combinan.

24.-El enfoque ganó el desafío de localización de ImageNet 2014 y obtuvo el 2º en clasificación después de GoogleNet. Un solo modelo obtuvo un error del 7%.

25.-Tanto VGG como GoogleNet usaron redes muy profundas con entrenamiento multiescala. VGG usó núcleos simples de 3x3, GoogleNet usó Inception complejo.

26.-Se reportaron resultados aún mejores después, construyendo sobre las redes VGG profundas de 3x3 pero más anchas con un aumento más agresivo.

27.-Las representaciones profundas funcionan bien como extractores de características en otros conjuntos de datos. Las características más profundas superan a las menos profundas incluso con clasificadores simples.

28.-Los modelos de 16 y 19 capas liberados públicamente permitieron avances en detección de objetos, segmentación, subtitulado después de su liberación.

29.-La profundidad convolucional es muy importante para la clasificación de ImageNet. Las redes construidas con capas conv apiladas de 3x3 funcionan bien.

30.-Los modelos de 16 y 19 capas fueron liberados y pueden ser usados en cualquier paquete con un backend Caffe o Torch.

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