The deep learning (though the term was not used at that time) revolution started in 2010-2013. Researchers focused on inventing algorithms that could help train large CNNs faster. Krizhevsky (2012) came up with AlexNet, which was a much larger CNN than those used before, and trained it on ImageNet (1.3 million samples) using GPUs. After running for a couple of weeks AlexNet beat the performance of the best competing systems by a large margin – a 25.8% vs. 16.4% top-5 error rate.
La révolution de l’apprentissage profond (bien que le terme ne soit pas utilisé à l’époque) a commencé en 2010-2013. Les chercheurs se sont concentrés sur l’invention d’algorithmes qui pourraient aider à entraîner plus rapidement les gros ConvNets. Krizhevsky (2012) a conçu AlexNet, qui était un ConvNet beaucoup plus grand que ceux utilisés auparavant, et l’a entraîné sur ImageNet (1,3 million d’échantillons) en utilisant des GPUs. Après quelques semaines de fonctionnement, AlexNet a largement dépassé les performances des meilleurs systèmes concurrents avec un taux d’erreur pour les 5 premières sorties du modèle (Top-5 error rate) de 16,4% contre 25,8% pour les autres.