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 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...