inception发展历程 v1 mlp多层感知器层 上面两个观看孔径,尺寸不一样,可以抽取不同分辨率,不同尺度的邻域范围的信息作为特征,这样就可以观察到输入数据的不同层次,不同分辨率的特征 因为这个1*1完了之后,就是做完内积以后,就在那一个点上,它是每个通道那一个点上做完内积,把所有通道的内积加起来,之后非线性激活函数,这里的conv里面都包含relu. 1*1卷积所连接的相关性是最高的,因为卷积核扩大以后呢,3*3他在不同通道的位置,可能会变得不一样,相关性就会减弱 v2: 传统的神经网络…

前言: 文章:CNN的结构分析-------:  文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析  科普一下…

前言:CNN迎接多类的挑战 特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1811.07275 摘要 一个训练好的网络模型由于其模型捕捉的特征中存在大量的重叠,可以在不过多的降低其性能的条件下进行压缩剪枝.一些skip/Dense网络结构一定程度上减弱了重叠的现象,但这种做法引入了大量的计算及内存.本文从更改训练方式的角度来解决上述问题.本文发现,通过对模型进行临时裁剪,并对一定的filter进行恢复,重复操作,可以减少特征中的重叠效应,同时提高了模型的泛化能力.本文证明当前的压缩标准在语义上并不是最优的,本文引入…

1. LeNet(1998) """ note: LeNet: 输入体:32*32*1 卷积核:5*5 步长:1 填充:无 池化:2*2 代码旁边的注释:卷积或者池化后的数据的尺寸 """ import torch import torch.nn as nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() layer1 = nn.Sequential…

1.经典的CNN LeNet-5 1998的CNN鼻祖 以前用的sigmoid和tanh 下图给的是relu和softmax AlexNet ImageNet2012的冠军 VGG-16 ImageNet2014的冠军和亚军 2.残差神经网络 imageNet2015冠军和2016的亚军 2017的冠军SENet也算是res的变种 3.GoogleNet即inceptionNet 主要贡献在1x1卷积的channel缩放上 然后用了很多same conv组成了inception结构 有V1V2V…

一.作用: https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689 这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并:整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布.官方解释可参考:https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/#freezing这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正:有一点令我们为比较困惑的是,tensorf…

一. 导论 SPP-Net是何凯明在基于R-CNN的基础上提出来的目标检测模型,使用SPP-Net可以大幅度提升目标检测的速度,检测同样一张图片当中的所有目标,SPP-Net所花费的时间仅仅是RCNN的百分之一,而且检测的准确率甚至会更高.那么SPP-Net是怎么设计的呢?我们要想理解SPP-Net,先来回顾一下RCNN当中的知识吧.下图为SPP-Net的结构: 二. RCNN rcnn进行目标检测的框架如下: 因此RCNN的步骤如下: 1.将图像输入计算机当中 2.利用selective se…

InceptionV1 论文原文:Going deeper with convolutions    中英文对照 InceptionBN 论文原文:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift   中英文对照 InceptionV2/V3 论文原文:Rethinking the Inception Architecture for Computer Visi…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文,捋一遍DenseNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. DenseNet 论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十五):Densely Connected Convolutional Networks…