原文:經典卷積神經網絡(CNN)復現-pytorch,VGGNet,Inception-v1(GoogleNet),BN-Inception,Resnet-v1,Resnet-v2

目錄 在CIFAR 上的正確率 在CIFAR 上的正確率 這里我都是取了最好的結果,同一模型還有更細致的對比實驗,詳情參見實驗對比。 MODEL ACCURACY VGG . BN VGG . BN Inception . Inception v . ResNet v . ResNet v . 這里只講解了ResNet,更多代碼見 我的GitHub ResNet的pytorch實現 普通殘差模塊 ...

2018-12-14 22:28 0 2893 推薦指數:

查看詳情

Inception-Resnet-V2

零、Inception-Resnet-V2的網絡模型 整體結構如下,整體設計簡潔直觀: 其中的stem部分網絡結構如下,inception設計,並且conv也使用了7*1+1*7這種優化形式: inception-resnet-A部分設計,inception+殘差設計 ...

Fri Oct 05 01:23:00 CST 2018 0 9748
網絡結構解讀之inception系列三:BN-InceptionInception V2)

網絡結構解讀之inception系列三:BN-InceptionInception V2) BN的出現大大解決了訓練收斂問題。作者主要圍繞歸一化的操作做了一系列優化思路的闡述,值得細看。 Batch Normalization: Accelerating Deep ...

Sat Mar 02 00:44:00 CST 2019 0 536
GoogLeNetInception v3

GoogLeNetInception v3 一.CNN發展縱覽 我們先來看一張圖片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向傳播(Back Propagation,BP ...

Sat Mar 02 00:38:00 CST 2019 0 585
網絡結構解讀之inception系列二:GoogLeNetInception 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
殘差神經網絡inception-resnet

一、基本概念 Residual Connection: 本質是“短路連接” 如下圖陰影部分,通過增加shortcuts,加速訓練,從而可以訓練出更深的模型(I.R.v2 > Inception v3)。更深的模型意味着可以學出更多東西,帶來精度的提升。 I.R. ...

Tue Apr 03 22:48:00 CST 2018 0 2278
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM