网络结构解读之inception系列四:Inception V3 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 ...
Inception V 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 主题:如何高效的增大网络规模 通过分解卷积和正则实现高效计算 设计网络原则 .避免表征瓶颈。大部分时候,特征大小应当缓 ...
2018-12-21 10:34 0 1830 推荐指数:
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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 ...
网络结构解读之inception系列五:Inception V4 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-v ...
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 ...
BN的出现大大解决了训练收敛问题。作者主要围绕归一化的操作做了一系列优化思路的阐述,值得细看。 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift ...
网络结构解读之inception系列三:BN-Inception(Inception V2) BN的出现大大解决了训练收敛问题。作者主要围绕归一化的操作做了一系列优化思路的阐述,值得细看。 Batch Normalization: Accelerating Deep ...
从GoogLeNet至Inception v3 一.CNN发展纵览 我们先来看一张图片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播(Back Propagation,BP ...