http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775 參考: 1. Inception[V1]: Going Deeper with Convolutions 2. Inception[V2]: Batch ...
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:
http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775 參考: 1. Inception[V1]: Going Deeper with Convolutions 2. Inception[V2]: Batch ...
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 ...
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 Network Training by Reducing Internal Covariate Shift ...
網絡結構解讀之inception系列三:BN-Inception(Inception 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 ...
從GoogLeNet至Inception 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 ...
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 ...
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. ...