Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Batch-Normalization 目前,神经网络模型为了得到更好的效果,越来越深和越来越宽的模型被提出。然而这样会带来以下几个问题: 1)参数量,计算量越来越大,在有限内存和算力的设备 ...
从GoogLeNet的Inceptionv 开始,发展了众多inception,如inception v v v 与Inception ResNet V 。 故事还是要从inception v 开始说起。 Inception v 相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络而言,inception v 采用在同一层中提取不同的特征 使用不同尺寸的卷积核 ,并提出了卷积核的并行合并 也称为Bott ...
2018-03-10 23:31 0 1793 推荐指数:
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博客:博客园 | CSDN | blog 目录 写在前面 Inception-V1 (GoogLeNet) BN-Inception Inception-V2, V3 Inception-V4,Inception ...
Inception V3根据前面两篇结构的经验和新设计的结构的实验,总结了一套可借鉴的网络结构设计的原则。理解这些原则的背后隐藏的动机比单纯知道这个操作更有意义。 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision ...
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 ...
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 ...
在残差逐渐当道时,google开始研究inception和残差网络的性能差异以及结合的可能性,并且给出了实验结构。 本文思想阐述不多,主要是三个结构的网络和实验性能对比。 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual ...
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