《表1 深度神经网络发展历程》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《深度神经网络结构搜索综述》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

鉴于DNN在图像和文本处理的卓越表现，DNN在物体检测（Liu等，2016；Redmon等，2016）、图像分割（Long等，2015）等领域开始大放异彩。2015年Res Net（He等，2016）问世，与先前的网络结构相比，Res Net以创造性的跳跃连接（shortcut）设计，缓解了深层网络结构梯度消失、无法迭代更新学习的问题，推动CNN向更深更宽的领域发展。在Image Net数据集上，top-5的分类识别错误率仅3.75%，成功超越了人类所能达到的能力。自此，整个深度卷积神经网络领域进入了一个新的更深层次的研究阶段，在此推动下，在复杂游戏（如AlphaGo）、医疗诊断和自动驾驶等领域也有了更深层次的发展。深度神经网络的发展历程如表1所示。