原文:8-3 下載Google圖像識別網絡inception-v3並查看結構

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件: 在cmd中打開tensorboard: 在chrome中打開localhost: ,得到GRAPHS: inception v 中最具特色的時mixed層: mixed層中有並排四個通道:一個卷積層,兩個卷積層,三個卷積層,一個池化層加一個卷積層。 四個並排增加模型的寬 ...

2018-05-21 10:08 0 1823 推薦指數:

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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: 如何減少參數(且保證性能):使用更小的核,比如5x5 換成 2個3*3;使用 ...

Thu Mar 29 23:10:00 CST 2018 0 8915
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Sat Mar 02 00:31:00 CST 2019 0 1185
深度神經網絡Google Inception Net-V3結構

深度神經網絡Google Inception Net-V3結構圖 前言 Google Inception Net在2014年的 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)中取得第一名,該網絡結構 ...

Sat Mar 02 00:28:00 CST 2019 0 1168
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 ...

Fri Dec 21 01:33:00 CST 2018 0 684
 
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