网络结构解读之inception系列五:Inception V4 在残差逐渐当道时,google开始研究inception和残差网络的性能差异以及结合的可能性,并且给出了实验结构. 本文思想阐述不多,主要是三个结构的网络和实验性能对比. Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 论证残差和Inception结合对性能的影响(抛实验结果) 1.残差连接能加速Inception网…

网络结构解读之inception系列四:Inception V3   Inception V3根据前面两篇结构的经验和新设计的结构的实验,总结了一套可借鉴的网络结构设计的原则.理解这些原则的背后隐藏的动机比单纯知道这个操作更有意义. Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 主题:如何高效的增大网络规模   通过分解卷积和正则实现高效计算 设计网络原则 1.避免表征瓶颈.大部分时候,特征大小应当缓慢变小,在变小的同时增加维…

网络结构解读之inception系列三:BN-Inception(Inception V2) BN的出现大大解决了训练收敛问题.作者主要围绕归一化的操作做了一系列优化思路的阐述,值得细看. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 深度网络为什么难训练? 因为internal covariate shift internal covariate shif…

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…

网络结构解读之inception系列一:Network in Network   网上有很多的网络结构解读,之前也是看他人博客的介绍,但当自己看论文的时候,发现存在很多的细节和动机解读,而这部分能加深对网络结构设计的理解.因此记录下来. 为什么把NIN放入inception系列,因为inception的灵感部分来自于NIN. Network In Netwrok NIN动机内容不多直接上操作 contributes: 1.在卷积层后加入mlp(multilayer perceptron)结构 =…

从GoogLeNet的Inceptionv1开始,发展了众多inception,如inception v2.v3.v4与Inception-ResNet-V2. 故事还是要从inception v1开始说起. Inception v1 相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络而言,inception v1采用在同一层中提取不同的特征(使用不同尺寸的卷积核),并提出了卷积核的并行合并(也称为Bottleneck layer),如下图 这样的结构主要有以下改进: 一层block就包含1x1卷积…

博客:博客园 | CSDN | blog 写在前面 Inception 家族成员:Inception-V1(GoogLeNet).BN-Inception.Inception-V2.Inception-V3.Inception-ResNet-V1.Inception-V4.Inception-ResNet-V2. Inception系列网络结构可以模块化为: \[Input \rightarrow Stem \rightarrow A \rightarrow ReducitonA \righta…

目录 1. Inception V1 1.1 Inception module 2. Inception V2 3. Inception V3 4. Inception V4, Inception-ResNet 5. Xception(extreme inception)   主要列举的网络结构有: Inception V1: Going Deeper with Convolutions Inception V2: Batch Normalization: Accelerating Deep N…

目前,神经网络模型为了得到更好的效果,越来越深和越来越宽的模型被提出.然而这样会带来以下几个问题: 1)参数量,计算量越来越大,在有限内存和算力的设备上,其应用也就越难以落地. 2)对于一些数据集较少的场景,太大的模型反而容易过拟合,但模型太小则泛化能力不够. 3)容易出现梯度消失的问题. 解决这些问题比较直观的方法就是采用稀疏连接来代替全连接层,但很明显,由于底层是通过矩阵计算的,稀疏连接在参数量上减少了,但并没有减少计算量. 因此,google提出了Inception系列Inception_…

转载自知乎:卷积神经网络的复杂度分析 之前的Inception学习博客: 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_上 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_下 一.时间复杂度 即模型的运算次数,可用FLOPs衡量,也就是浮点运算次数(FLoating-point OPerations). 单个卷积层的时间复杂度 Time~O(M2·K2·Cin·Cout) M:输出特征图边长 K:卷积核尺寸 C:通道数目 输出边长M计算公式为: M = (X - K +…