Inception-v3的设计思路小结 一、网络更深、更宽带来的问题 参数太多,若训练数据集有限,容易过拟合; 网络越大计算复杂度越大,难以应用;(内存和计算资源) 网络越深,梯度越往后穿越容易消失,难以优化模型。 解决 ...
一 网络更深 更宽带来的问题 参数太多,若训练数据集有限,容易过拟合 网络越大计算复杂度越大,难以应用 内存和计算资源 网络越深,梯度越往后穿越容易消失,难以优化模型。 解决: 如何减少参数 且保证性能 :使用更小的核,比如 x 换成 个 使用Asymmetric方式,比如 x 换成 x 和 x 两种 如何减少computational cost:Inception结构,将全连接甚至一般的卷积都转 ...
2018-03-29 15:10 0 8915 推荐指数:
Inception-v3的设计思路小结 一、网络更深、更宽带来的问题 参数太多,若训练数据集有限,容易过拟合; 网络越大计算复杂度越大,难以应用;(内存和计算资源) 网络越深,梯度越往后穿越容易消失,难以优化模型。 解决 ...
https://blog.csdn.net/sinat_27382047/article/details/80534234 https://www.jianshu.com/p/cc830a6ed54 ...
上代码: 结构: 打开cmd,进入inception_log目录:执行:tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\inception_log'查看结构。 ...
1. tf.train.Saver() tf.train.Saver()是一个类,提供了变量、模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法。 TensorFlow是通过构造Graph的方式 ...
运行结果输出: 并在inception_model文件夹中产生了如下文件: 在inception_log文件夹中生成如下文 ...
用inception-v3重新训练自己的数据模型 背景: 现代的图像识别模型具有数以百万计的参数,从头开始训练(Train from scratch)需要大量的样本数据以及消耗巨大的计算资源(几百个GPU),因此采用迁移学习的方式重训一个模型(Retrain a model ...
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 ...