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。 ...
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:
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。 ...
/details/52433324 模型下載 https://github.com/taey16/tf/tre ...
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 ...
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 ...
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,該網絡以結構 ...
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 ...