张小明
前端开发工程师
在交通标志分类领域，卷积神经网络（ConvNets）得到了广泛应用。在德国交通标志识别基准（GTSRB）竞赛中，Ciresan 等人（2012）设计的 ConvNets 集成表现出色，正确分类了 99.46% 的测试图像，超越人类表现并赢得竞赛。Sermanet 和 Lecun（2011）的 ConvNet 则以 98.97% 的准确率获得第二名，与第三名（准确率 97.88%）有显著差距。
| 方法 | 准确率 | 参数数量 | 激活函数 |
|---|---|---|---|
| Ciresan 等人（2012） | 99.46% | 每个网络 1,543,443（25 个网络集成） | 双曲激活函数 |
| Sermanet 和 Lecun（2011） | 98.97% | 1,437,791 | 修正 Sigmoid |
然而，这两种方法都存在算术运算量高的问题，它们使用了计算量较大的激活函数。为缓解这些问题，Jin 等人（2014）提出了一种新架构，包含 1,162,284 个参数，采用修正线性单元（ReLU）激活，并在每个激活层后添加局部响应归一化层。他们构建了 20 个 ConvN
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