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In 2012, Hinton's team won the ImageNet competition using GPU + ReLU + Dropout, reducing the image classification error rate from 26% to 15%.
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7/23/2026
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Unverified2012年ImageNet竞赛中CNN架构将错误率从26%降至15%78% similarUnverified2012年Hinton团队的AlexNet以top-5错误率从26%骤降至15%的成绩震惊学界63% similarUnverified2012年AlexNet在ImageNet竞赛上以超越第二名10个百分点的准确率取得突破62% similarUnverified残差连接支撑了152层超深网络的训练，并在2015年ImageNet竞赛中以低于4%的错误率首次超越人类水平（约5%）61% similarUnverified2012年Hinton团队的AlexNet以top-5错误率从26%降至15%的成绩，ResNet（2015，微软研究院）通过残差连接解决深层网络梯度消失问题，EfficientNet（2019，Google Brain）通过复合缩放系数优化网络59% similar
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