原文:解读(GoogLeNet)Going deeper with convolutions

GoogLeNet Going deeper with convolutions Inception结构 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size,这里的size包括depth和width两方面。在有足够的labeled training data 时这种方法是最简单以及稳妥的方法来获得一个高质量的模型。但是往往实际中大的网络会有更多的参数,当training ...

2016-03-11 15:03 0 5997 推荐指数:

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【CV论文阅读】Going deeper with convolutions(GoogLeNet)

目的: 提升深度神经网络的性能。 一般方法带来的问题: 增加网络的深度与宽度。 带来两个问题: (1)参数增加,数据不足的情况容易导致过拟合 (2)计算资源要求高,而且在训练过程中会 ...

Tue Aug 02 04:17:00 CST 2016 0 3640
GoogLeNet系列解读

本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本,目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构。 GoogLeNet Incepetion V1 Motivation Architectural Details GoogLeNet ...

Mon May 21 22:05:00 CST 2018 0 1275
网络结构解读之inception系列二:GoogLeNet(Inception V1)

  inception系列的开山之作,有网络结构设计的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式:1.加深(增加层)2.加宽(增加单层的神经元个数) 带来的两个弊端:1.大规模的参数 ...

Fri Dec 21 01:33:00 CST 2018 0 684
GoogLeNet结构

Inception v1 论文:《Going deeper with convolutions》 在较低的层(靠近输入的层)中,相关单元更侧重提取局部区域的信息。因此使用1x1的特征可以保存这些特征,从而与其他支路提取的特征进行融合。 3x3和5x5的卷积是想要提取不同尺度的特征,3x3 ...

Wed Jul 17 22:54:00 CST 2019 0 1787
 
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