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使用深度卷积神经网络进行数据集分类 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将数据集 LSVRC-2010里的1百20万高清图片分成1000分类。在测试数据集中，我们top-1和top-5的的错误率为37.5%和17.0%比之前的state-of-the-art好很多。这个神经网络，使用了6千万个参数和65万个神经元，包括5个卷积层，和一些池化层，和3个使用1000分类的
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