【CV論文閱讀】Going deeper with convolutions(GoogLeNet)
目的： 提升深度神經網絡的性能。 一般方法帶來的問題： 增加網絡的深度與寬度。 帶來兩個問題： （1）參數增加，數據不足的情況容易導致過擬合 （2）計算資源要求高，而且在訓練過程中會 ...
原文：解讀（GoogLeNet）Going deeper with convolutions
GoogLeNet Going deeper with convolutions Inception結構 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size，這里的size包括depth和width兩方面。在有足夠的labeled training data 時這種方法是最簡單以及穩妥的方法來獲得一個高質量的模型。但是往往實際中大的網絡會有更多的參數，當training ...
2016-03-11 15:03 0 5997 推薦指數：
相關推薦
圖像分類（一）GoogLenet Inception_V1：Going deeper with convolutions
論文地址 在該論文中作者提出了一種被稱為Inception Network的深度卷積神經網絡，它由若干個Inception modules堆疊而成。Inception的主要特點是它能提高網 ...
Going deeper with convolutions 這篇論文
of the art. 論文 Going deeper with convolutions 就是對應該網絡發 ...
GoogLeNet系列解讀
本文介紹的是著名的網絡結構GoogLeNet及其延伸版本，目的是試圖領會其中的思想而不是單純關注結構。 GoogLeNet Incepetion V1 Motivation Architectural Details GoogLeNet ...
論文閱讀：U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection
U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection 當前方法的問題 使用VGG、ResNet等為圖像分類任務設計的網絡提取深層特征，但是，這些骨干網絡最初是為圖像分類任務設計的，它們提取的特征 ...
網絡結構解讀之inception系列二：GoogLeNet（Inception V1）
網絡結構解讀之inception系列二：GoogLeNet（Inception V1） inception系列的開山之作，有網絡結構設計的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations ...
網絡結構解讀之inception系列二：GoogLeNet（Inception V1）
inception系列的開山之作，有網絡結構設計的初期思考。 Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式：1.加深（增加層）2.加寬（增加單層的神經元個數） 帶來的兩個弊端：1.大規模的參數 ...
GoogLeNet結構
Inception v1 論文：《Going deeper with convolutions》 在較低的層（靠近輸入的層）中，相關單元更側重提取局部區域的信息。因此使用1x1的特征可以保存這些特征，從而與其他支路提取的特征進行融合。 3x3和5x5的卷積是想要提取不同尺度的特征，3x3 ...