《表1 ILSVRC第一名模型信息列表》

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近些年在ILSVRC比赛上获奖的这些诸如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等众多优秀模型层出不穷。表1[18]罗列了ILSVRC比赛2012年至2015年第一名的模型层数以及Top5错误率，从中可以得出，Top5错误率是随着层数的增加而减少的。模型的层数越多说明其网络结构越复杂，因而网络结构的加深及特殊设计提升了准确率。同时，ResNet模型之所以能达到96.43%的正确率，其使用了120万张标注的ImageNet图片数据集，即训练语料也同样重要。