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 ...
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 byReducing Internal Covariate Shift 深度網絡為什么難訓練 因為internal covariate shift internal covariate shi ...
2018-12-20 19:33 0 4345 推薦指數:
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 ...
Inception V3根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision ...
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 ...
在殘差逐漸當道時,google開始研究inception和殘差網絡的性能差異以及結合的可能性,並且給出了實驗結構。 本文思想闡述不多,主要是三個結構的網絡和實驗性能對比。 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual ...
網絡結構解讀之inception系列四:Inception V3 Inception V3根據前面兩篇結構的經驗和新設計的結構的實驗,總結了一套可借鑒的網絡結構設計的原則。理解這些原則的背后隱藏的動機比單純知道這個操作更有意義。 Rethinking ...
網絡結構解讀之inception系列五:Inception V4 在殘差逐漸當道時,google開始研究inception和殘差網絡的性能差異以及結合的可能性,並且給出了實驗結構。 本文思想闡述不多,主要是三個結構的網絡和實驗性能對比。 Inception-v ...
Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Batch-Normalization 目前,神經網絡模型為了得到更好的效果,越來越深和越來越寬的模型被提出。然而這樣會帶來以下幾個問題: 1)參數量,計算量越來越大,在有限內存和算力的設備 ...