GoogLeNet系列解读 2016年02月25日 15:56:29 shuzfan 阅读数:75639更多 个人分类: 深度学习基础    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本,目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构. GoogLeNet Incepetion V1 Motivation Architectural…

转载:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 GoogLeNet主要贡献提出了Inception结构: Architectural Details Inception 结构的主要思路是怎样用密集成分来近似最优的局部稀疏结构. 作者首先提出下图这样的基本结构:  对上图做以下说明: 1 . 采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野,最后拼接意味着不同尺度特征的融合: 2 . 之所以卷积核大小采用1.3和5,主要是为了方便对齐.设…

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…

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…

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…

(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…

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…

本篇博客的目的是展示 GoogLeNet 的 Inception-v1 中的结构,顺便温习里面涉及的思想. Going Deeper with Convolutions:http://arxiv.org/abs/1409.4842 1 版本主要思想详述 1.1 Inception v1 Inception V1 在ILSVRC 2014的比赛中,以较大优势取得了第一名,top-5错误率6.67%.Inception V1降低参数量的目的有两点,第一,参数越多模型越庞大,需要供模型学习的数据量就越…

GoogLeNet Incepetion V1 这是GoogLeNet的最早版本,出现在2014年的<Going deeper with convolutions>.之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬. Motivation 深度学习以及神经网络快速发展,人们不再只关注更给力的硬件.更大的数据集.更大的模型,而是更在意新的idea.新的算法以及模型的改进. 一般来说,提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度,这也就意味着巨量的参…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/80308245 Inception v1 / GoogLeNet:Going Deeper with Convolutions 摘要:我们提出了一个名为Inception的深度卷积神经网络架构,它是ILSVRC 2014的冠军.Inception的最大特点是:通过精心设计,使得网络在计算…