Batch Normalization | Abstract 第8文
Using an ensemble of batch-normalized networks, we improve upon the best published result on ImageNet classification: reaching 4.9% top-5 validation error (and 4.8% test error), exceeding the accuracy of human raters.
Sergey Ioffe, et al., "Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift"
内部共変量シフトを抑えることで過学習を抑制するBatch Normalizationの論文である
「バッチ正規化されたネットワークのアンサンブルを用いて、我々はImageNetの分類において公表されている最良の結果を改善し、4.9%のトップ5の検証エラー(および4.8%のテストエラー)に達し、人間の評価者による精度を超えた。」
コロンの後は補足説明のようなものなので、コロンの前後で日本語訳を区切っても良いかと思います。
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