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我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将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。这个神经网络有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,我们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