(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 ...
论文地址 在该论文中作者提出了一种被称为Inception Network的深度卷积神经网络,它由若干个Inception modules堆叠而成。Inception的主要特点是它能提高网络中计算资源的利用率,这得益于网络结构的精心设计 基于 Hebbian principle 和 the intuition of multi scale processing ,使得网络在增加宽度和深度的同时又能 ...
2019-03-24 14:19 0 666 推荐指数:
(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 ...
目的: 提升深度神经网络的性能。 一般方法带来的问题: 增加网络的深度与宽度。 带来两个问题: (1)参数增加,数据不足的情况容易导致过拟合 (2)计算资源要求高,而且在训练过程中会 ...
Inception V3网络(注意,不是module了,而是network,包含多种Inception modules)主要是在V2基础上进行的改进,特点如下: 将滤波器尺寸(Filter Size)较大的卷积分解成若干滤波器尺寸较小的卷积。根据作者在论文中提出的optimization ...
引言 Google提出的Inception系列是分类任务中的代表性工作,不同于VGG简单地堆叠卷积层,Inception重视网络的拓扑结构。本文关注Inception系列方法的演变,并加入了Xception作为对比。 PS1:这里有一篇blog,作者Bharath Raj简洁明了 ...
of the art. 论文 Going deeper with convolutions 就是对应该网络发 ...
Googlenet模型进行图像分类 有三个文件需要下载: 第一个是caffe模型,第二个是整个网络的描述文件,第三个是1000种分类对应的名称表 主要的API有以下: 1.blobFromImage函数 ...
https://blog.csdn.net/sinat_27382047/article/details/80534234 https://www.jianshu.com/p/cc830a6ed54 ...
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 ...