1. 下图为一个Inception 模块,即将输入的图像通过多种过滤器或者池化操作后,全部再给拼起来形成新的图像. 2. Inception 网络就是讲将多个Inception模块连起来而已,如下图的红色圈圈就表示Inception模块,但是这个网络也可以有一些小细节,比如绿圈,即可以在中间的多处就通过全连接层和softmax层来得到预测结果,这样可以防止过拟合.…

VGG16就是运用很简单的2个filter s=2 f=2 的pool以及3x3 same padding的filter. 每pool一下以后 翻倍filter的depth Resnet就是跳级传播结果 我们的data就越来越细 越来越长 inception network就是用1x1的filter去reduce一下dimension 然后交给不同size的filter 最后把所有卷积结果堆叠起来(same padding) 同时在整个神经网络中散布一些branch, 提前做prediction…

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…

引言 Google提出的Inception系列是分类任务中的代表性工作,不同于VGG简单地堆叠卷积层,Inception重视网络的拓扑结构.本文关注Inception系列方法的演变,并加入了Xception作为对比. PS1:这里有一篇blog,作者Bharath Raj简洁明了地介绍这系列的工作:https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-the-versions-of-the-inception-network-7fc52b863202,…

Inception 网络(Inception network) 在上节笔记中,你已经见到了所有的Inception网络基础模块.在本节笔记中,我们将学习如何将这些模块组合起来,构筑你自己的Inception网络. Inception模块会将之前层的激活或者输出作为它的输入,作为前提,这是一个28×28×192的输入,和我们之前笔记中的一样. 我们详细分析过的例子是,先通过一个1×1的层,再通过一个5×5的层,1×1的层可能有16个通道,而5×5的层输出为28×28×32,共32个通道,这就是上个…

谷歌 Inception 网络简介(Inception network motivation) 构建卷积层时,你要决定过滤器的大小究竟是1×1,3×3还是5×5,或者要不要添加池化层.而Inception网络的作用就是代替你来决定,虽然网络架构因此变得更加复杂,但网络表现却非常好,我们来了解一下其中的原理. 例如,这是你28×28×192维度的输入层,Inception网络或Inception层的作用就是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型,或者确定是否需要创建卷积层或池化层,我们演示一下. 如果…

awesome-very-deep-learning is a curated list for papers and code about implementing and training very deep neural networks. Deep Residual Learning Deep Residual Networks are a family of extremely deep architectures (up to 1000 layers) showing compell…

1. Case study:学习经典网络的原因是它们可以被迁移到其他任务中. 1.1)几种经典的网络: a)LeNet-5(LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition,NG建议重点读II部分,泛读III部分):这个网络大概60k个参数.那个时期习惯于用average pooling(现在是max pooling),sigmoid/tanh(现在是ReLU),最后的分类函数现在已经不常用了(…

符号编程 在之前的文章,我们介绍了NDArray模块,它是MXNet中处理数据的核心模块,我们可以使用NDArray完成非常丰富的数学运算.实际上,我们完全可以使用NDArray来定义神经网络,这种方式我们称它为命令式的编程风格,它的优点是编写简单直接,方便调试.像下面我们就定义了一个两层的神经网络,它包含了一个全连接层,和一个relu的激活层. import mxnet as mx import mxnet.ndarray as nd def net(X, w, b): z = nd.Full…

一.人脸验证问题(face verification)与人脸识别问题(face recognition) 1.人脸验证问题(face verification):           输入                       数据库 Image                     Image ID                            ID 通过输入的ID找到数据库里的Image,然后将Image与输入的Image比较,判断图片是不是同一个人.一对一问题,通过监督学习…