Inception系列之Inception v v 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： 参数量，计算量越来越大，在有限内存和算力的设备上，其应用也就越难以落地。 对于一些数据集较少的场景，太大的模型反而容易过拟合，但模型太小则泛化能力不够。 容易出现梯度消失的问题。 解 ...
2020-11-06 23:45 0 418 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
从GoogLeNet的Inceptionv1开始，发展了众多inception，如inception v2、v3、v4与Inception-ResNet-V2。 故事还是要从inception v1开始说起。 Inception v1 相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络 ...
