Inception-v3的設計思路小結 一、網絡更深、更寬帶來的問題 參數太多,若訓練數據集有限,容易過擬合; 網絡越大計算復雜度越大,難以應用;(內存和計算資源) 網絡越深,梯度越往后穿越容易消失,難以優化模型。 解決 ...
一 網絡更深 更寬帶來的問題 參數太多,若訓練數據集有限,容易過擬合 網絡越大計算復雜度越大,難以應用 內存和計算資源 網絡越深,梯度越往后穿越容易消失,難以優化模型。 解決: 如何減少參數 且保證性能 :使用更小的核,比如 x 換成 個 使用Asymmetric方式,比如 x 換成 x 和 x 兩種 如何減少computational cost:Inception結構,將全連接甚至一般的卷積都轉 ...
2018-03-29 15:10 0 8915 推薦指數:
Inception-v3的設計思路小結 一、網絡更深、更寬帶來的問題 參數太多,若訓練數據集有限,容易過擬合; 網絡越大計算復雜度越大,難以應用;(內存和計算資源) 網絡越深,梯度越往后穿越容易消失,難以優化模型。 解決 ...
https://blog.csdn.net/sinat_27382047/article/details/80534234 https://www.jianshu.com/p/cc830a6ed54 ...
上代碼: 結構: 打開cmd,進入inception_log目錄:執行:tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\inception_log'查看結構。 ...
1. tf.train.Saver() tf.train.Saver()是一個類,提供了變量、模型(也稱圖Graph)的保存和恢復模型方法。 TensorFlow是通過構造Graph的方式 ...
運行結果輸出: 並在inception_model文件夾中產生了如下文件: 在inception_log文件夾中生成如下文 ...
用inception-v3重新訓練自己的數據模型 背景: 現代的圖像識別模型具有數以百萬計的參數,從頭開始訓練(Train from scratch)需要大量的樣本數據以及消耗巨大的計算資源(幾百個GPU),因此采用遷移學習的方式重訓一個模型(Retrain a model ...
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 ...