最近在研究inception模型,将v1到v4版本的论文都研读了一下,这里做一下总结. 这里推荐一下这个GitHub,博主将常见的论文都做了翻译,大家可以参考中文来加深理解. 1.Inception v1 1.1 Introduction Inception V1是来源于<Going deeper with convolutions>,论文主要介绍了,如何在有限的计算资源内,进一步提升网络的性能. 提升网络的性能的方法有很多,例如硬件的升级,更大的数据集等.但一般而言,提升网络性能最直接的方法…

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…

http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775 参考: 1. Inception[V1]: Going Deeper with Convolutions 2. Inception[V2]: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 3. Inception[V3]: Rethink…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 上一篇讲了深度学习方法(十):卷积神经网络结构变化--Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling,本篇讲一讲Google的Inception系列net,以及还是Google的Xception.(扯一下,Google的Researcher们还是给了很多很棒的…

接下来几天,将把自己最近读的关于图片分类的经典网络模型论文整理一遍.大概做个摘要.这些论文都是在imagenet上1.2 million数据训练出来的. 由于从这些预训练的网络训练的deep feature有良好的泛化能力,可以应用到其他不同的CV问题,而且比传统的hand-craft feature要好,所以得到广泛应用. 从AlexNet论文说起,ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. 在ImageNe…

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio…

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…

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste…

深度神经网络Google Inception Net-V3结构图 前言 Google Inception Net在2014年的 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)中取得第一名,该网络以结构上的创新取胜,通过采用全局平均池化层取代全连接层,极大的降低了参数量,是非常实用的模型,一般称该网络模型为Inception V1.随后的Inception V2中,引入了Batch Normalization方法,加快了训练…

生成模型产生的是高维的复杂结构数据,它们不同于判别模型,很难用简单的指标来评估模型的好坏.下面介绍两种当前比较流行的评估生成模型的指标(仅判别图像):IS(Inception Score)和FID(Frechet Inception Distance score). IS IS基于Google的预训练网络Inception Net-V3.Inception Net-V3是精心设计的卷积网络模型,输入为图片张量,输出为1000维向量.输出向量的每个维度的值对应图片属于某类的概率,因此整个向量可以看…

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_…

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…

论文:<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation> 代码:FCN的Caffe 实现 数据集:PascalVOC 一 数据集制作 PascalVOC数据下载下来后,制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集,LMDB或者LEVELDB格式. 最好resize一下(填充的方式). 1. 数据文件夹构成 包括原始图片和标签图片,如下.   然后,构建对应的lmdb文件.可以将所有图片按照4:1的比例分为train:val的比例.每个t…

Web应用网络模型 前言 这篇文章要介绍的是一个常见Web应用基本的过程跟网络模型,当然,对于多数的Client/Server应用也是适用的.延续这个系列文章的风格,只管通俗不管严谨. 概览 总体模型概览图: DNS 用户点开/输入一个链接http://www.qq.com/index.html 之后,浏览器需要先找到www.qq.com这个域名对应的IP地址,因为计算机是通过IP作为门牌号的,而域名你可以认为是这个IP的别名,方便人类记忆使用. 一般来说,浏览器会先询问本地DNS缓存,如果没有…

第一次接触复杂性科学是在一本叫think complexity的书上,Allen博士很好的讲述了数据结构与复杂性科学,barabasi是一个知名的复杂性网络科学家,barabasilab则是他所主导的一个实验室,这里的笔记则是关于里面介绍的课程的笔记,当然别人的课程不是公开课,所以从ppt里只能看到骨干的东西了,对了补充下,slider相关的书籍在这里可以找到 说实话这一节的slider我没有看很明白公式,数学功底差了,如果你能够有更好的解释欢迎留言 Random Networks(Erdös-…

Inception不仅仅是一个自动化审核工具,同时还具备执行SQL,并且生成对影响数据的回滚语句(类似于闪回的功能),这样一条龙便捷服务的工具.…

1.同步网络模型:就是服务端同步阻塞等待客户端的请求,然后继续操作后续处理,缺点是性能低. 2.同步通讯+多线程模型:服务端为每个客户端分配线程,这个线程就负责这个客户端,同步通讯,同步处理这个客户端的请求,    缺点就是当客户端很多时,线程很多,CPU在却换线程的上下文时会消耗很多资源,最终会导致CPU只用于处理上下文的却换而    无法正常处理线程后续的流程操作 3.完成端口,是微软提供的高性能网络处理API,底层会建立一个请求队列,并且分配几个线程等待处理.每个线程从队列里取请求    …

python/draw_net.py, 这个文件,就是用来绘制网络模型的.也就是将网络模型由prototxt变成一张图片. 在绘制之前,需要先安装两个库 1.安装GraphViz # sudo apt-get install GraphViz 注意,这里用的是apt-get来安装,而不是pip. 2 .安装pydot # sudo pip install pydot 用的是pip来安装,而不是apt-get 安装好了,就可以调用脚本来绘制图片了 draw_net.py执行的时候带三个参数 第一个…

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output…

(一)神经网络简介 主要是利用计算机的计算能力,对大量的样本进行拟合,最终得到一个我们想要的结果,结果通过0-1编码,这样就OK啦 (二)人工神经网络模型 一.基本单元的三个基本要素 1.一组连接(输入),上面含有连接强度(权值). 2.一个求和单元 3.一个非线性激活函数,起到将非线性映射作用,并将神经元输出幅度限制在一定范围内(在(0,1)或者(-1,1)) 4.还有一个阀值(偏置) 归结如下: PS:也可以选择将偏置(阀值)加入到线性求和里面 5.激活函数的选择 二.网络结构及工作方式 1…

1队列理论 1.1队列在生活中随处可见,例如排队买票,排队打饭,排队做地铁等等.那将诸如此类的队列抽象一下,可归纳为一下5要术: 到达过程arrival process 服务时间的分布 service time distrubution 服务器数量 number of server 等待的位置 waiting positions 总排队人数 population size 1.2根据kendall notation标记法,可根据队列的几要素将其分类 A:Arrival process 到达率的分…

SNS社交网络在近几年流行起来,并呈现出火爆的增长趋势.在仿制国外Facebook.twitter等成功先例的基础上,国内的人人网.新浪微博等一系列社交网络正风生水起. 这些社交网站表面上看起来十分普通和其他网站别无二致,但我们可以研究它们背后更深层次的数学原理,从而更有利于推广营销.在后面的分析中,我会分别举例,大家就会明白实际中的应用价值. 我们需要考虑的是怎样度量一个网络.网络其实就是一张图,图中有各个节点,节点连接起来,形成边.在社交网络中,每个人就是一个节点,人们通过好友关系相互连接.…

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output…

memcached采用的网络模型是早前提到的半同步半异步的网络模型. 简 单的说,大致流程就是:主线程负责接收新的连接,接收到新的连接之后,选择一个worker副线程,将该新连接push到副线程的连接队列中.主副线程之 间通过管道进行通讯,因此主线程将新的连接push到工作线程之后,主线程要向该副线程的管道中写一个字符,而每个副线程也都有自己的poll set, 其中会包含自己的管道fd, 副线程也会通过多路复用I/O来监控管道的情况,一旦可读,说明有新的连接到来,此时从连接队列中取出新连接,将…

mini-muduo版本传送门 version 0.00 从epoll构建muduo-1 mini-muduo介绍 version 0.01 从epoll构建muduo-2 最简单的epoll version 0.02 从epoll构建muduo-3 加入第一个类,顺便介绍reactor version 0.03 从epoll构建muduo-4 加入Channel version 0.04 从epoll构建muduo-5 加入Acceptor和TcpConnection version 0.05…

NS2仿真实验报告1 实验名称:使用NS仿真软件模拟简单网络模型 实验日期:2015年3月2日~2015年3月7日 实验报告日期:2015年3月8日 一.实验环境(网络平台,操作系统,网络拓扑图) 运行平台:虚拟机VMwareWorkstation11.0 操作系统:Linux/CentOS6.5仿真分析工具:NS2.35中的仿真软件ns,图形界面nam,编译工具awk,图表编辑器xgraph 网络拓扑图: 二.  实验目的 掌握NS2仿真工具的使用方法,能够模拟真实场景中的网络传输模型,熟悉几…

腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作 线性回归 k-means算法 朴素贝叶斯算法 SpringMVC组件 某公司的广告投放系统 KNN算法 社交网络模型 SpringMVC注解方式 某移动公司实时事件营销系统(storm+kafka+ganglia)…

inception手册http://mysql-inception.github.io/inception-document/install/ 执行命令sh inception_build.sh,centOS安装不成功 下载zip文件 #wget https://github.com/mysql-inception/inception/archive/master.zip 安装依赖 #yum install -y gcc gcc-c++ make ncurses-devel bison open…

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…

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…