本文采用的GoogLenet网络(代号Inception)在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛取得了最好的结果,该网络总共22层. Motivation and High Level Considerations 提升深度神经网络的一个最直接的方法就是增加网络的大小.这包括增加网络的深度(网络的层数)和宽度(每一层神经元的个数).这种简单粗暴的方法有两个缺点:1)更大网络意味着更多数量的参数,这非常容易导致过拟合.2)更大的网络意味着要使用更多的计算资源. 解决这两个问题的一个基本的…

目录 代码 Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[C]. computer vision and pattern recognition, 2015: 1-9. @article{szegedy2015going, title={Going deeper with convolutions}, author={Szegedy, Christian and Liu, Wei and Jia, Yangqing…

目的: 提升深度神经网络的性能. 一般方法带来的问题: 增加网络的深度与宽度. 带来两个问题: (1)参数增加,数据不足的情况容易导致过拟合 (2)计算资源要求高,而且在训练过程中会使得很多参数趋向于0,浪费计算资源. 解决方法: 使用稀疏连接替代稠密结构. 理论依据(Arora):一个概率分布可以用一个大的稀疏的深度神经网络表示,最优的结构的构建通过分析上层的激活状态的统计相关性,并把输出高度相关的神经元聚合.这与生物学中Hebbian法则“有些神经元响应基本一致,即同时兴奋或抑制”一致. 存…

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…

(GoogLeNet)Going deeper with convolutions Inception结构 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size,这里的size包括depth和width两方面.在有足够的labeled training data 时这种方法是最简单以及稳妥的方法来获得一个高质量的模型.但是往往实际中大的网络会有更多的参数,当training data数量很少时,很容易出现overfitting,并且大的网络需要的计算资源也是更多.这是需要将…

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,…

致网友:如果你不小心检索到了这篇文章,请不要看,因为很烂.写下来用于作为我的笔记. 2014年,在LSVRC14(large-Scale Visual Recognition Challenge)中,Google团队凭借 googLeNet 网络取得了 the new state of the art. 论文 Going deeper with convolutions 就是对应该网络发表的一篇论文: 主要内容: 主要围绕着一个 Inception architecture 怎么提出讲的: 不明…

  论文链接:Going deeper with convolutions 代码下载: Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing res…

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm…