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 Network Trai ...
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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 the Inception Architecture for Computer Vision ...
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-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual ...
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: 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 ...