Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Batch-Normalization 目前,神經網絡模型為了得到更好的效果,越來越深和越來越寬的模型被提出。然而這樣會帶來以下幾個問題: 1)參數量,計算量越來越大,在有限內存和算力的設備 ...
從GoogLeNet的Inceptionv 開始,發展了眾多inception,如inception v v v 與Inception ResNet V 。 故事還是要從inception v 開始說起。 Inception v 相比於GoogLeNet之前的眾多卷積神經網絡而言,inception v 采用在同一層中提取不同的特征 使用不同尺寸的卷積核 ,並提出了卷積核的並行合並 也稱為Bott ...
2018-03-10 23:31 0 1793 推薦指數:
Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Batch-Normalization 目前,神經網絡模型為了得到更好的效果,越來越深和越來越寬的模型被提出。然而這樣會帶來以下幾個問題: 1)參數量,計算量越來越大,在有限內存和算力的設備 ...
博客:博客園 | CSDN | blog 目錄 寫在前面 Inception-V1 (GoogLeNet) BN-Inception Inception-V2, V3 Inception-V4,Inception ...
Inception V3根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision ...
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 ...
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 ...
在殘差逐漸當道時,google開始研究inception和殘差網絡的性能差異以及結合的可能性,並且給出了實驗結構。 本文思想闡述不多,主要是三個結構的網絡和實驗性能對比。 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual ...
網絡結構解讀之inception系列四:Inception V3 Inception V3根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。 Rethinking ...
網絡結構解讀之inception系列五:Inception V4 在殘差逐漸當道時,google開始研究inception和殘差網絡的性能差異以及結合的可能性,並且給出了實驗結構。 本文思想闡述不多,主要是三個結構的網絡和實驗性能對比。 Inception ...