上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normal…

仅用作自己学习 这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2        GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normalization方法,它起到以下作用:  使用…

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…

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…

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*…

Bash游戏V1 有一堆石子共同拥有N个. A B两个人轮流拿.A先拿.每次最少拿1颗.最多拿K颗.拿到最后1颗石子的人获胜.如果A B都很聪明,拿石子的过程中不会出现失误.给出N和K,问最后谁能赢得比赛. 比如N = 3.K = 2.不管A怎样拿,B都能够拿到最后1颗石子. Input 第1行:一个数T.表示后面用作输入測试的数的数量.(1 <= T <= 10000) 第2 - T + 1行:每行2个数N,K.中间用空格分隔.(1 <= N,K <= 10^9) Output…

目录 使用非对称卷积分解大filters 重新设计pooling层 辅助构造器 使用标签平滑 参考资料 在<深度学习面试题20:GoogLeNet(Inception V1)>和<深度学习面试题26:GoogLeNet(Inception V2)>中对前两个Inception版本做了介绍,下面主要阐述V3版本的创新点 使用非对称卷积分解大filters InceptionV3中在网络较深的位置使用了非对称卷积,他的好处是在不降低模型效果的前提下,缩减模型的参数规模,在<深度学…

官方地址:https://docs.fluentd.org/quickstart/td-agent-v2-vs-v3-vs-v4…

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文…

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(上) Basic Parameters: Video: mp4, webM, avi Picture: jpg, png, gif, bmp Text: doc, html, txt, pdf, excel Video File Size:  not more than 10GB batch=16, subdivisions=1 Resolution: 416 * 416, 320 * 320. Frame: 45f/s with 320 * 320. A…

Inception V3网络(注意,不是module了,而是network,包含多种Inception modules)主要是在V2基础上进行的改进,特点如下: 将滤波器尺寸(Filter Size)较大的卷积分解成若干滤波器尺寸较小的卷积.根据作者在论文中提出的optimization ideas,大卷积总可以被分解成3*3卷积层序列,而且需要的话还可以进一步分解成更小的卷积,如n*1卷积,事实上,这比2*2卷积层更好.对大卷积层进行分解的好处显而易见,既可以加速计算(多余的计算能力可以用来加…

InceptionV1 论文原文:Going deeper with convolutions    中英文对照 InceptionBN 论文原文:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift   中英文对照 InceptionV2/V3 论文原文:Rethinking the Inception Architecture for Computer Visi…

Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3*3卷积代替 Inception V1中的 5*5大卷积.这样做在减少参数(3*3*2+2 –> 5*5+1)的同时可以建立更多的非线性变换,增强网络对特征的学习能力.如下图所示,2个 3*3卷积的效果与一个 5*5 卷积的效果类似: 在 Inception V1中加入BN层,以减少 Internal…

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,…

在这个教程里,我们会从一个例子React应用开始学习react-router-dom.其中你会学习如何使用Link.NavLink等来实现跳转,Switch和exact实现排他路由和浏览器路径历史. 也许学习react-router最好的办法就是用react-router-dom v4来写一个多页的react应用.这个react应用会包含登录.注册.首页.联系人等页面.但是,首先让我们来看一下react router v4的概念,以及它与v3有什么不同的地方. React router v4 v…

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…

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看…

一 1x1卷积 在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用 1×1 卷积.也许你会好奇,1×1 的卷积能做什么呢?不就是乘以数字么?听上去挺好笑的,结果并非如此,我们来具体看看. 过滤器为 1×1 ,这里是数字 2,输入一张 6×6×1 的图片,然后对它做卷积,过滤器大小为 1×1 ,结果相当于把这个图片乘以数字 2,所以前三个单元格分别是 2. 4. 6 等等.用 1×1 的过滤器进行卷积,似乎用处不大,只是对输入矩阵乘以某个数字.但这仅仅是对于6×6×1的一个通道图片来说, 1×1…

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…

卷积神经网络简介 卷积神经网络是多层感知机的变种,由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来.视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造,这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感,我们称之为感受野. 通常神经认知机包含特征提取的采样元和抗变形的卷积元,采样元中涉及两个重要参数,即感受野与阈值参数,前者确定输入连接的数目,后者控制对特征子模式的反应程度.卷积神经网络可以看作神经认知机的推广. 卷积神经网络的特点 卷积神经网络成功的关键在于它采用了局部连接(传统神经网络中每个神经元与图片上每个像…

下面是基础的PHP的代码,不断完善中~ //语法错误(syntax error)在语法分析阶段,源代码并未被执行,故不会有任何输出. /* [命名规则] */ 常量名 类常量建议全大写,单词间用下划线分隔 // MIN_WIDTH 变量名建议用下划线方式分隔 // $var_name 函数名建议用驼峰命名法 // varName 定界符建议全大写 // <<<DING, <<<'DING' 文件名建议全小写和下划线.数字 // func_name.php 私有属性名.方…

到 0 的权是 91 到 2 的权是 31 到 3 的权是 61 到 4 的权是 7 2 到 0 的权是 22 到 3 的权是 5 3 到 0 的权是 33 到 4 的权是 1 4 到 2 的权是 2 0 到 4 的权是 6 遍历思路:线性数组存放着[v0,v1,v2,v3,v4]从0号元素开始 i=0:打印出v0,0入队0出队,去查找v0的邻接表,找到了v4打印出v4,4入队4出队,去查找v4的邻接表,找到了v2打印出v2,2入队2出队,去查找v2的邻接表,找到了v0,v3,因为v0是已访问过…

这是一个有向边带权的图 顶点数组:[v0, v1, v2, v3, v4] 边数组: v0 v1 v2 v3 v4 v0 6 v1 9 3 v2 2 5 v3 1 v4 package com.datastruct; import java.util.Scanner; public class MGraph { //定义图结构,使用邻接矩阵存储 private static class Graph{ final ;//最大顶点数 final ; // 用65535来代表无穷 String vex…

Given a 2D grid, each cell is either a wall 'W', an enemy 'E' or empty '0' (the number zero), return the maximum enemies you can kill using one bomb. The bomb kills all the enemies in the same row and column from the planted point until it hits the w…

昨天读到一个项目,是关于优化求解的. 约束条件如下: 公司里有很多客户,客户之所以不继续用我们的产品了,是因为他账户余额是负的,所以,为了重新赢回这些客户,公司决定发放优惠券cover掉客户账户的负余额. 具体细节: 只有8元,80元,200元的优惠券 发放给一个客户的优惠券总张数不能超过15张 要既能cover掉客户的负余额,又要保证发放给客户的优惠券张数最少 发放给客户的总金额-客户的亏损额不能大于8,且越小越好.(不能送太多便宜了) ####################### 构造一个…

总体特征 (1)大小写不敏感.关键字.宏.变量名.函数名以及类名不区分大小写:变量名可以与关键字同名 (2)局部变量.成员变量未初始化时,会被编译器初始化 (3)没有全局变量.全局函数,所有东西必须写入类中 (4)一个uc文件中,有且只能写一个类,且文件名与类名要一致 (5)变量和函数默认为public类型,函数默认为虚函数 (6)不支持函数重载,但支持运算符重载和缺省参数 (7)不支持异常处理,不支持模板泛型 (8)无需显示导入外部包,uc文件可以使用当前包及之前编译的包中定义的类型和函数 (…

前面已经介绍过了webgl,WebGL入门教程(一)-初识webgl(http://www.cnblogs.com/bsman/p/6128447.html),也知道了如何绘制一个点,接下来就用webgl画出一个三角形. 效果图: 在WebGL入门教程(一)-初识webgl中,知道如何绘制一个点 //绘制一个点 gl.drawArrays(gl.POINTS, 0, 1); 但是图形是有多个点组成,那么就应该考虑如何绘制多个点,WebGL提供了一种很方便的机制,缓冲区对象(buffer obje…

CSharpGL(1)从最简单的例子开始使用CSharpGL 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. 主要内容 在VS2013中使用设计好的控件GLCanvas. 借助GLCanvas,用legacy OpenGL绘制一个四面体. 借助GLCanvas,用modern OpenGL绘制一个四面体. +B…

前言:下面介绍微信支付的开发流程的细节,图文并茂,你可以按照我的随笔流程过一遍代码.包你也学会了微信支付.而且支付也是面试常问的内容. 正文: 1.首先在开始使用微信支付之前,有一些东西是开发者必须要知道的,打开下面链接: https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/app.php?chapter=3_1 然后可以看到下面的页面,这个就是微信支付商户平台的开发文档,很多东西是可以查阅和了解的,在开发使用微信SDK支付功能的时候,遇到了问题也可以到这找找相关须知信…

页面地址: http://myspace123.qiniudn.com/love/index.html 目录文件结构: index.html <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>表白<…