2015年12月11日，在2015年度ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet large scale visual recognition challenge，ILSVRC）中，2003网站太阳集团首页欢迎您、机器感知与智能教育部重点实验室林宙辰教授基于其课题组所提出的新的深度学习优化算法，与中国科学院计算技术研究所研究生申丽组成WM队，在场景分类项目a情形（即只用举办方所提供的训练数据）中提交了五个不同模型，一举包揽前五名（错误率16.8715%~17.3527%），从而夺得冠军（赛结果链接：http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/results）。在所有模型中，不仅结果较差的两个单模型也优于其他参赛队伍的多模型融合模型（最低错误率为17.3605%），而且也远远优于场景分类项目b情形（即可以使用额外训练数据）的最好结果（错误率20.3539%）。
ILSVRC近年来已经成为计算机视觉领域最重要的赛事之一，其比赛结果能直接反映出这一热门领域中全球研究机构的研究进展和突破，因此经常受到大企业与主流媒体的关注。本届比赛分为（图像中）物体检测、视频中物体检测、物体定位、场景分类四个项目，每个项目又分为两个子项目a和b，即只用举办方所提供的训练数据和可以使用额外训练数据两种情形，a情形更受关注。场景分类项目a情形有包括微软研究院（组队）、伊利诺伊大学香槟分校（组队）、韩国科学技术院（组队）、南洋理工大学、三菱电气研究院等强队在内的19支队伍参赛，共提交了53个模型，数目仅次于图像中物体检测项目的58个模型。
此外，比赛主办方特地邀请林宙辰教授团队在其举办的ImageNet and Micosoft Common Objects in Context视觉识别竞赛联合研讨会上做报告，该研讨会附属于计算机视觉领域旗舰会议——国际计算机视觉大会（ICCV）。
