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…

Linux:service network/Network/NetworkManager start 这三种有什么不同? 1.network service的制御网络接口配置信息改动后,网络服务必须从新启动,来激活网络新配置的使得配置生效,这部分操作和从新启动系统时时一样的作用.制御(控制)是/etc/init.d/network这个文件,可以用这个文件后面加上下面的参数来操作网络服务.例如:/etc/init.d/networkrestart同样也可以用service这个命令来操作网络服务例如…

1×1卷积,又称为Network in Network 如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系. 但卷积的输出输入是长方体,所以1x1卷积实际上是对每个像素点,在不同的channels上进行线性组合(信息整合),且保留了图片的原有平面结构,调控depth,从而完成升维或降维的功能. 如下图所示,如果选择2个filters的1x1卷积层,那么数据就从原本的depth 3 降到了2.若用4个filters,则起到了升维的作用. 1. 相…

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…

论文:Lin M, Chen Q, Yan S. Network In Network[J]. Computer Science, 2013. 参考:关于CNN中1×1卷积核和Network in Network的理解 参考: 深度学习(二十六)Network In Network学习笔记 1. 1×1 convolutions 作用:1×1卷积核可以起到一个跨通道聚合的作用,所以进一步可以起到降维(或者升维)的作用,起到减少参数的目的. 比如当前层为 x*x*m即图像大小为x*x,特征层数为m…

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…

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Inception网络 --Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[J]. 2014:1-9. 2.5网络中的网络与1*1卷积 Network in Network 在架构内容设计方面,一个比较有帮助的想法是使用\(1*1\)的卷积.输入一张\(6*6*1\)的单通道图片,使用一个\(1*1*1\)的小卷积核.结果相当于把原有…