Network In Network 论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014). 传统CNN使用的线性滤波器是一种广义线性模型(Generalized linear model,GLM).所以用CNN进行特征提取时,其实就隐含地假设了特征是线性可分的,可实际问题往往是难以线性可分的.CNN中通过堆加卷积过滤器来产生更高层的特征表示,作者想到了除了像之前一样堆加网络卷积层之外,还可以在卷积层里边做特殊的设计,使得网络能够在每个感受域提取更好的特征. mlpco…

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu…

读本篇论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”的原因在它的mnist错误率为0.24%,世界排名第4.并且代码是用matlab写的,本人还没装cafe……  理论知识 本文是台湾新竹国立交通大学的Jia-Ren Chang 写的,其实要说这篇文章有多在的创新,还真没有,实际上它就是把三篇比较新的论文的东西组合起来,分别是这三篇: 1.Network in network :ICLR 2014 2.Maxout Networks :ICML 20…

论文Network in network (ICLR 2014)是对传统CNN的改进,传统的CNN就交替的卷积层和池化层的叠加,其中卷积层就是把上一层的输出与卷积核(即滤波器)卷积,是线性变换,然后再加上一个非线性变换的激活函数(比如:relu),但是在NIN中并有像CNN中这样, 1.它们的区别之一是卷积层不一样: CNN: 卷积层＝ 卷积+激活函数 NIN:卷积层＝mlpconv层＝ 卷积+MLP ＝ 卷积+1*1卷积+1*1卷积＝卷积+relu+1*1卷积+relu+1*1卷积+relu…

Network In Network学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网络参数大小是230M,采用这篇paper的算法才29M,减小了将…

<Network in Network>论文笔记 1.综述 这篇文章有两个很重要的观点: 1×1卷积的使用 文中提出使用mlpconv网络层替代传统的convolution层.mlp层实际上是卷积加传统的mlp(多层感知器),因为convolution是线性的,而mlp是非线性的,后者能够得到更高的抽象,泛化能力更强.在跨通道(cross channel,cross feature map)情况下,mlpconv等价于卷积层+1×1卷积层,所以此时mlpconv层也叫cccp层(cascade…

Network In Network 是13年的一篇paper 引用:Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013. 文章的新点: 1. 采用 mlpcon 的结构来代替 traditional 卷积层: 2. remove 卷积神经网络最后的 全连接层,采用 global average pooling 层代替: mplconv 结构的提出: conventional 的卷积层…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一…

论文笔记 <Maxout Networks> && <Network In Network> 发表于 2014-09-22   |   1条评论 出处 maxout:http://arxiv.org/pdf/1302.4389v4.pdfNIN:http://arxiv.org/abs/1312.4400 参考 maxout和NIN具体内容不作解释下,可以参考:Deep learning:四十五(maxout简单理解)Network In Network 各用一句话…

转载原文1:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 转载原文2:http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51746111 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网络…