论文地址 Inception V1 :Going Deeper with Convolutions Inception-v2 :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Inception-v3 :Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Inception-v4 :Inception-Res…

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*…

目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 简介 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名.VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了.VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构,而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,GoogleNet参数为500万个,AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍,VG…

网络结构解读之inception系列二:GoogLeNet(Inception V1) inception系列的开山之作,有网络结构设计的初期思考. Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式:1.加深(增加层)2.加宽(增加单层的神经元个数) 带来的两个弊端:1.大规模的参数易导致过拟合且需要更多的训练集 2.更多的计算资源消耗 解决基本思想是在fc层甚至conv层使用稀疏连接结构,原因是1.生物中神经网络是稀疏的.2Aro…

Inception模块分为V1.V2.V3和V4. V1(GoogLeNet)的介绍 论文:Going deeper with convolutions 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf 主要问题: 每张图中主体所占区域大小差别很大.由于主体信息位置的巨大差异,那选择合适的卷积核相对来说就比较困难.信息分布更全局性的图像适合选用较大的卷积核,信息分布较局部的图像适合较小的卷积核. 非常深的网络更容易过拟合.将梯度更新传输到整个网络是很困难的.…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 代码连接:https://github.com/titu1994/Inception-v4(包含v1,v2,v4)  摘要 本文提出了一个深层的卷积网络结构-Inception,该结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.在预估计算资源消耗量不变的情况下增加网络的深度及宽度.为了进行有效的优化,结构决策基于Hebbian原理及多尺寸处理操作.本文思想的一个经典实现是GoogLeNet,网络的深度为22层,该网…

GoogleNet设计的目的 GoogleNet设计的初衷是为了提高在网络里面的计算资源的利用率. Motivation 网络越大,意味着网络的参数较多,尤其当数据集很小的时候,网络更容易发生过拟合.网络越大带来的另一个缺点就是计算资源的利用率会急剧增加.例如,如果两个卷积层是串联的,他们滤波器数量中任何一个均匀增加都会导致计算资源的二次方浪费.解决这两个问题的方法是用稀疏连接的结构代替全连接.在早期为了打破网络的对称性和提高学习能力,传统的网络都使用随机的稀疏连接,但是计算机硬件对非均匀的稀疏…

目录 Abstract Introduction First of All Inception Depth Related Work Motivation and High Level Considerations 增加网络的深度和宽度会带来两个问题: 解决思路 不利因素 解决方法 Starting 注意 Architecture Details The Main Idea Inception GoogLeNet Training Methodology Abstract 该网络结构可以在增加网…

主要就是对Inception Module的理解 网络结构分析 没有densy layer竟然,这是给手机上运行做铺垫么. 一个新型的模块设计: [不同类型的layer并行放在了一起] 最初的设计: 对上图做以下说明: 1 . 采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野,最后拼接意味着不同尺度特征的融合: 2 . 之所以卷积核大小采用1.3和5,主要是为了方便对齐.因为设定卷积步长stride=1之后,只要分别设定pad=0.1.2,那么卷积之后便可以得到相同维度的特征,然后这些特征就可以直接拼…

书籍源码:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数,只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型,感觉超方便!!!激动!!!因为虽然原理流程了解了,但是要写出来真的....好难,臣妾做不到啊~~~~~~~~ START~~~~ 1.数据准备 首先了…