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 ...
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 V Motivation Architectural Details GoogLeNet Conclusion GoogLeNet Inception V Introduction General Design Principles Factorizin ...
2018-05-21 14:05 0 1275 推荐指数:
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 ...
(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 ...
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构 ...
本文主要介绍Dropout及延伸下来的一些方法,以便更深入的理解。 想要提高CNN的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,即deeper and wider。但是,复杂的网络 ...
InceptionV1 论文原文:Going deeper with convolutions 中英文对照 InceptionBN 论文原文:Batch Normalization: ...
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 ...
上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch ...