GoogleNet设计的目的 GoogleNet设计的初衷是为了提高在网络里面的计算资源的利用率. Motivation 网络越大,意味着网络的参数较多,尤其当数据集很小的时候,网络更容易发生过拟合.网络越大带来的另一个缺点就是计算资源的利用率会急剧增加.例如,如果两个卷积层是串联的,他们滤波器数量中任何一个均匀增加都会导致计算资源的二次方浪费.解决这两个问题的方法是用稀疏连接的结构代替全连接.在早期为了打破网络的对称性和提高学习能力,传统的网络都使用随机的稀疏连接,但是计算机硬件对非均匀的稀疏…

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…

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…

目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 简介 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名.VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了.VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构,而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,GoogleNet参数为500万个,AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍,VG…

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…

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*…

从GoogLeNet至Inception v3 一.CNN发展纵览 我们先来看一张图片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播(Back Propagation,BP)算法(也有说1986年的,指的是他们另一篇paper:Learning representations by back-propagating errors),使得神经网络的训练变得简单可行,这篇文章在Google Scholar上的引用次数达到了19000多次,目前还是比Cortes和Vapnic的Su…

我就是认真:Linux SWAP 深度解读(必须收藏) http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Nzg5Nzc5OA==&mid=2651660097&idx=1&sn=a3d38e3af2c9d8d431c46fe7680b428d&scene=2&srcid=0606f21oK1jm1IKMwEyi6aNz&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect 作者简介 邹立…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 张钦坤 腾讯研究院秘书长蔡雄山 腾讯研究院法律研究中心副主任祝林华 腾讯研究院法律研究中心助理研究员曹建峰 腾讯研究院法律研究中心高级研究员 相关推荐:AI 新技术革命将如何重塑就业和全球化格局?深度解读 UN 报告 (中篇)AI 新技术革命将如何重塑就业和全球化格局?深度解读 UN 报告 (下篇) 中国<新一代人工智能发展规划>开篇即表明,人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活.改变世界.诚然,被视为一种变革性技术的人工智能,有望成…

阿里妹导读:区块链技术,随着比特币的兴起而为大家所知.但是具体到技术本身,大家相对熟悉的几个词可能是“数据不可篡改”.“公开链”.“分布式数据”.“共识机制”等. 这篇文章将抛砖引玉,通过深度解读Hyperledger Project旗下的Fabric,介绍区块链适合的应用场景,如何从技术上去解决实际业务中的问题,希望能和大家一起探讨.学习. 前言 Hyperledger Project 由Linux基金会创办于2015年10月,是一个开源的区块链研发孵化项目,致力于提供可协同开发以区块链为底层…

http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51065143 http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/50893291 https://www.zhihu.com/question/39905662 https://yq.aliyun.com/articles/53737 https://wenku.baidu.com/view/3cbb606f49649b6648d747fb.html 深度解…

今天这篇文章我们打算来深度解读一下equal方法以及其关联方法hashCode(),我们准备从以下几点入手分析: 1.equals()的所属以及内部原理(即Object中equals方法的实现原理) 说起equals方法,我们都知道是超类Object中的一个基本方法,用于检测一个对象是否与另外一个对象相等.而在Object类中这个方法实际上是判断两个对象是否具有相同的引用,如果有,它们就一定相等.其源码如下: public boolean equals(Object obj) { return…

本文为笔者在InfoQ首发的原创文章,主要利用周末时间陆续写成,也算近期用心之作.现转载回自己的公众号,请大家多多指教. 11 月 4 日,微软正式发布了其新一代数据库产品 SQL Server 2019,带来了大数据集群.数据虚拟化等重磅特性.本次发布距离上一个大版本 SQL Server 2017 不过短短两年时间,这样的迭代速度对于高度复杂的数据库系统而言颇为惊人.两年前 InfoQ 曾刊登长文<SQL Server 2017 正式发布,微软老牌数据库如何继往开来?>,此次我们再度与该文…

总览 开篇来一些废话.下图是 java 线程池几个相关类的继承结构: 先简单说说这个继承结构,Executor 位于最顶层,也是最简单的,就一个 execute(Runnable runnable) 接口方法定义. ExecutorService 也是接口,在 Executor 接口的基础上添加了很多的接口方法,所以一般来说我们会使用这个接口. 然后再下来一层是 AbstractExecutorService,从名字我们就知道,这是抽象类,这里实现了非常有用的一些方法供子类直接使用,之后我们再细…

转自:https://yq.aliyun.com/topic/58?spm=5176.100239.blogcont69354.9.MLtp4T 摘要: Facebook最近开源了beringei时序数据库,其是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,特点是读写速度快.beringei在压缩算法上有哪些独到之处?本文中阿里云数据库高级专家叶翔将为大家深度解读. Facebook最近开源了beringei时序数据库.beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,其特点是读写…

​深度解读 java 线程池设计思想及源码实现 转自 https://javadoop.com/2017/09/05/java-thread-pool/hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 我相信大家都看过很多的关于线程池的文章,基本上也是面试必问的,好像我写这篇文章其实是没有什么意义的,不过,我相信你也和我一样,看了很多文章还是一知半解,甚至可能看了很多瞎说的文章.希望大家看过这篇文章以后,就可以完全掌握…

2019年7月26日,在上海举办的阿里云合作伙伴峰会上,阿里云正式发布SaaS生态战略,计划用阿里云的品牌.渠道.资本.方法论.技术加持伙伴,成就亿级营收独角兽. 该生态战略计划招募10家一级SaaS合作伙伴,通过SaaS加速器为合作伙伴提供应用开发.集成.上云.售卖的全链路解决方案,提升开发效率和集成效率,缩短商业化的周期,从而成就亿级营收的SaaS独角兽. 大会议程 峰会回顾(持续更新) [嘉宾分享]1.阿里云SaaS生态战略发布 黄省江 阿里云智能资深技术专家阿里云SaaS生态战略发布:成…

这几天微软.NET 团队发布了.NET 5 Preview-1, 如约而至.很兴奋,因为.NET Core和.NET Framework终于实现了大一统,同时也很期待,期待.NET 5能给我们带来哪些好的新特性. 让我们先把时间拨回到2019年...  一.2019年.NET 5的提前剧透 去年2019年 Richard提前剧透了.NET 5 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-5/.这篇文章中,我们先回顾并画一下重点:  …

支持 gRPC 长链接,深度解读 Nacos 2.0 架构设计及新模型 原创 杨翊(席翁) 阿里巴巴云原生 2020-12-28    …

深度解读SSH免密登录 我们都知道SSH是LINUX下很常用的命令,用来远程登陆其他的LINUX系统.如果只有一台,那也只是一个密码 ,也到还好.但如果是一个集群,每次都输入密码登录,难免会拉低效率. ​ 但事实上SSH其实是支持两种登录方式,除了常用的密码登录,还有就是密钥登录.今天就探究密钥登录到底是怎么回事. ​ 为了帮助理解,我画了下面一张图 ​ 其实SSH服务同样可以按照C-S架构来进行划分,这里把我们当前的主机抽象为客户端A,把远程的服务器抽象为服务器B ​ 我们首先在本地A主机中生…

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模块分为V1.V2.V3和V4. V1(GoogLeNet)的介绍 论文:Going deeper with convolutions 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf 主要问题: 每张图中主体所占区域大小差别很大.由于主体信息位置的巨大差异,那选择合适的卷积核相对来说就比较困难.信息分布更全局性的图像适合选用较大的卷积核,信息分布较局部的图像适合较小的卷积核. 非常深的网络更容易过拟合.将梯度更新传输到整个网络是很困难的.…

目录 Abstract Introduction First of All Inception Depth Related Work Motivation and High Level Considerations 增加网络的深度和宽度会带来两个问题: 解决思路 不利因素 解决方法 Starting 注意 Architecture Details The Main Idea Inception GoogLeNet Training Methodology Abstract 该网络结构可以在增加网…

从LeNet-5开始,cnn就有了标准的结构:stacked convolutional layers are followed by one or more fully-connected layers.对于Imagenet这种大的数据集,趋势是增加层数和层的大小,用dropout解决过拟合. 1×1卷积核在Inception中大量使用,两个作用:dimension reduction and rectified linear activation(即增加非线性)(维度降低减少参数:并增加模型…

本文主要解读国内首届WebRTC大会背后的真相,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,更多详见www.rtc.help --------------------------------------------------- google于2011年就将WebRTC代码开源了,大会在国外也已经主办好几届了,有声有色,但为什么国内才首次举办呢? 其实国内之前也举办过几次,不过不能叫大会,只能叫内部交流会,因为规格和声势跟这次差几个等级, 有兴趣可以看看我下面这张之前在深圳…

很多人没有dns的概念,或者仅仅知道dns负责解析从域名到ip地址,这对普通人来说,也许是够的,但对于开发者来说,就远远不够了. 很多中高级开发者的眼中的DNS是这样的(以百度为例): 读取hosts文件(位于C:\Windows\System32\drivers\etc)--->isp-dns 总的过程是没有问题,但忽略了很多细节.下面我们就深入的探讨一下: 1.dns的访问过程 (以window为例) 浏览器-->window缓存-->hosts文件-->DNS服务 1.1.浏…

转自https://www.jianshu.com/p/76ff17bc6dea 一.I/O复用模型解读 Tomcat的NIO是基于I/O复用来实现的.对这点一定要清楚,不然我们的讨论就不在一个逻辑线上.下面这张图学习过I/O模型知识的一般都见过,出自<UNIX网络编程>,I/O模型一共有阻塞式I/O,非阻塞式I/O,I/O复用(select/poll/epoll),信号驱动式I/O和异步I/O.这篇文章讲的是I/O复用.   IO复用.png 这里先来说下用户态和内核态,直白来讲,如果线程执…

Java 源码阅读的第一步是Collection框架源码,这也是面试基础中的基础: 针对Collection的源码阅读写一个系列的文章; 本文是第二篇LinkedList. ---@pdai JDK版本 JDK 1.8.0_110 概述总结 LinkedList底层是通过双向链表实现的,具体是first和last两个node元素: 链表的特性决定了LinkedList按照index查找元素的效率没有ArrayList高,但是add和remove操作效率会高很多: 根据index查找node, 因…

http://www.sohu.com/a/124375769_489979 2016年6月,美国反欺诈财务报告委员会(The Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission, COSO)发布了新版企业风险管理框架“企业风险管理-服务于企业战略和绩效的实现” (Enterprise Risk Management- Aligning risk with strategy and performance)征求意见稿,…