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 ...
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 V Motivation Architectural Details GoogLeNet Conclusion GoogLeNet Inception V Introduction General Design Principles Factorizin ...
2018-05-21 14:05 0 1275 推薦指數:
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 ...
(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 ...
前面講了LeNet、AlexNet和Vgg,這周來講講GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的論文《Going Deeper with Convolutions》提出,其最大的亮點是提出一種叫Inception的結構 ...
本文主要介紹Dropout及延伸下來的一些方法,以便更深入的理解。 想要提高CNN的表達或分類能力,最直接的方法就是采用更深的網絡和更多的神經元,即deeper and wider。但是,復雜的網絡 ...
InceptionV1 論文原文:Going deeper with convolutions 中英文對照 InceptionBN 論文原文:Batch Normalization: ...
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 ...
上一篇文章我們引出了GoogLeNet InceptionV1的網絡結構,這篇文章中我們會詳細講到Inception V2/V3/V4的發展歷程以及它們的網絡結構和亮點。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch ...