What Does “Neurons that Fire Together Wire Together” Mean? I’ve heard the phrase “neurons that fire together wire together” more times than I can count since starting at SuperCamp in March. But what does this phrase mean, and why do I hear it so ofte…

论文地址 在该论文中作者提出了一种被称为Inception Network的深度卷积神经网络,它由若干个Inception modules堆叠而成.Inception的主要特点是它能提高网络中计算资源的利用率,这得益于网络结构的精心设计(基于 Hebbian principle 和 the intuition of multi-scale processing ),使得网络在增加宽度和深度的同时又能保持计算开销不变.作者在论文中还介绍了 Inception 的一个应用例子--GoogLenet,…

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…

  论文链接:Going deeper with convolutions 代码下载: Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing res…

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…

Google Inception Net,ILSVRC 2014比赛第一名.控制计算量.参数量,分类性能非常好.V1,top-5错误率6.67%,22层,15亿次浮点运算,500万参数(AlexNet 6000万).V1降低参数量目的,参数越多模型越庞大,需数据量越大,高质量数据昂贵:参数越多,耗费计算资源越大.模型层数更深,表达能力更强,去除最后全连接层,用全局平均池化层(图片尺寸变1x1),参数大减,模型训练更快,减轻过拟合(<Network in Network>论文),Inceptio…

转载链接:https://www.jianshu.com/p/4e5b3e652639 Szegedy在2015年发表了论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,该论文对之前的Inception结构提出了多种优化方法,来达到尽可能高效的利用计算资源的目的.作者认为随意增大Inception的复杂度,后果就是Inception的错误率很容易飙升,还会成倍的增加计算量,所以必须按照一套合理的规则来优化Inception结构…

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…

GoogLeNet系列解读 2016年02月25日 15:56:29 shuzfan 阅读数:75639更多 个人分类: 深度学习基础    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本,目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构. GoogLeNet Incepetion V1 Motivation Architectural…

博主在前一篇博客中介绍了GoogLeNet 之 Inception-v1 解读中的结构和思想.Inception的计算成本也远低于VGGNet.然而,Inception架构的复杂性使得更难以对网络进行更改.如果单纯地放大架构,大部分的计算收益可能会立即丢失.这通过大量使用降维和Inception模块的并行结构来实现,这允许减轻结构变化对邻近组件的影响.但是,对于这样做需要谨慎,因为应该遵守一些指导原则来保持模型的高质量. 1 基本原则 要防止出现特征描述的瓶颈(representational…