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。 ...
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件: 在cmd中打开tensorboard: 在chrome中打开localhost: ,得到GRAPHS: inception v 中最具特色的时mixed层: mixed层中有并排四个通道:一个卷积层,两个卷积层,三个卷积层,一个池化层加一个卷积层。 四个并排增加模型的宽 ...
2018-05-21 10:08 0 1823 推荐指数:
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。 ...
/details/52433324 模型下载 https://github.com/taey16/tf/tre ...
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5x5 换成 2个3*3;使用 ...
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 ...
深度神经网络Google Inception Net-V3结构图 前言 Google Inception Net在2014年的 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)中取得第一名,该网络以结构 ...
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 ...