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

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

Inception不仅仅是一个自动化审核工具,同时还具备执行SQL,并且生成对影响数据的回滚语句(类似于闪回的功能),这样一条龙便捷服务的工具.

inception手册http://mysql-inception.github.io/inception-document/install/ 执行命令sh inception_build.sh,centOS安装不成功 下载zip文件 #wget https://github.com/mysql-inception/inception/archive/master.zip 安装依赖 #yum install -y gcc gcc-c++ make ncurses-devel bison open

Google Inception Net,ILSVRC 2014比赛第一名.控制计算量.参数量,分类性能非常好.V1,top-5错误率6.67%,22层,15亿次浮点运算,500万参数(AlexNet 6000万).V1降低参数量目的,参数越多模型越庞大,需数据量越大,高质量数据昂贵:参数越多,耗费计算资源越大.模型层数更深,表达能力更强,去除最后全连接层,用全局平均池化层(图片尺寸变1x1),参数大减,模型训练更快,减轻过拟合(<Network in Network>论文),Inceptio

一.Inception简介一款用于MySQL语句的审核的开源工具,不但具备自动化审核功能,同时还具备执行.生成对影响数据的回滚语句功能. 基本架构: 二.Inception安装 1.软件下载 下载链接:https://github.com/mysql-inception/inception文档链接:http://mysql-inception.github.io/inception-document/2.安装(1)依赖包安装 inception相关脚本基于python2,所以我门最好安装pyth

Inception服务的安装以及使用Python实现MySQL的审计 Bison是Inception服务所依赖的包之一,但是某些Linux版本已安装的Bison,或者是通过yum安装的Bison,通常是Bison 3.0+版本的.对于Inception程序来说,其Bison版本是过高的,会导致Inception在编译的过程出错,按照官方的建议,最好需要Bison 2.5这个版本.因此需要手动安装Bison这个依赖包. Bison的安装 Bison下载 下载地址,选择合适的版本和压缩文件 http

Inception模型和Residual残差模型是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作. 一.  Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核,将多个卷积核的运算结果进行连接,充分利用多尺度信息,这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Convolutions.更加深的卷积操作. 废话不多说,上图 注意输入层在底部,输出层在顶部.废话不多说,上keras代码. from keras.layers import Conv2D, Ma

一周总结:AutoEncoder.Inception .模型搭建及下周计划   1.AutoEncoder: AutoEncoder: 自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络:自动编码器必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素:类似PCA,找到可以代表原信息的主要成分. 作用:降维表示.也相当于一个神经网络.   2.六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题 http://www.ednchina.com/news/article/20170627LSTM 其中文中最后提到(加粗地

在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用1x1卷积.1x1卷积能做什么? 对于6x6x1的通道的图片来说,1x1卷积效果不佳,如果是一张6x6x32的图片,那么使用1x1卷积核进行卷积效果更好. 1x1卷积所实现的功能是,遍历36(6x6)个单元,计算左图中32个数字和卷积核中32个数字的乘积(element wise),然后应用于ReLU非线性函数. 这种方法称为1x1卷积,有时候也被称为Network in Network 我们可以用池化层压缩输入的高度与宽度,而1x1卷积可以改变

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

Inception介绍 MySQL Inception是数据库管理员的工具.它允许DBA构建好的SQL语句,在只读数据集上测试它们,并最终针对生产数据库运行这些SQL语句,并且能够在SQL语句出于某种原因未达到预期结果时进行回滚. Inception下载 github地址 获取 git clone https://github.com/mysql-inception/inception.git 依赖环境安装 bison ⚠️ bison最好使用2.6以前的版本,不然会出现inception版本安

MySQL语句的审核,在业界都已经基本被认同了,实际上也是对MySQL语句写法的统一化,标准化,而之前的人工审核,针对标准这个问题其实是很吃力的,标准越多,DBA越累,开发也越累. 那么在这个都追求自动化运维的时代,审核也必须要跟上步伐,因此Inception诞生了.而Inception可以做的工作远不止是一个自动化审核工具,同时还具备执行,生成对影响数据的回滚语句(类似闪回的功能),这样一条龙服务的工具,将会给DBA的工作带来翻天覆地的变化,DBA从此就从繁重的审核.登上去执行,出错了很难回滚

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

Inception是集审核.执行.回滚于一体的一个SQL自动化运维系统,基于MySQL代码修改,官方文档地址:https://mysql-inception.github.io/inception-document/ 一.Inception部署篇 官方部署说明:https://mysql-inception.github.io/inception-document/install/ 我的环境:centos7.4 我的安装步骤: 1. 安装依赖 yum -y install gcc gcc-c++

转载自知乎:卷积神经网络的复杂度分析 之前的Inception学习博客: 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_上 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_下 一.时间复杂度 即模型的运算次数,可用FLOPs衡量,也就是浮点运算次数(FLoating-point OPerations). 单个卷积层的时间复杂度 Time~O(M2·K2·Cin·Cout) M:输出特征图边长 K:卷积核尺寸 C:通道数目 输出边长M计算公式为: M = (X - K +

本文地址:https://www.cnblogs.com/ajiangg/p/9850902.html 约半年前上线了去哪儿的开源审核工具Inception(最近发现已经闭源了.....)以及基于Inception的SQL审核平台Yearning. 一直都用得很爽...直到昨天踩坑. 昨天晚上某个表A新加了一个字段,今早收到业务告警.最后从日志中发现类似如下报错(B表的外键指向了不存在的表_A_old): Cannot add or update a child row: a foreign k

0 - 背景 在经过了inception v1的基础上,google的人员还是觉得有维度约间的空间,在<Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision>一文中,通过卷积分解.网格约间等方式来修改inception模块.当然了在BN那篇论文的附录部分也多少涉及到v2的设计方向. 因为第一篇论文并没有详细说明设计inception v1的一些具体原理,而其主要是从如何减小模型的参数量上下手,所以v3上对这部分做了个简单的原则说明:

0. 背景 随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,他们基于inception v3的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2,并修改inception模块提出了inception v4结构.基于inception v4的网络实验发现在不引入残差结构的基础上也能达到和inception-resnet-v2结构相似的结果,从而认为何凯明等人认为的: "要想得到深度卷积网络必须使用残差结构" 这一

Inception介绍 GitHub:https://github.com/mysql-inception/inception 文档:https://mysql-inception.github.io/inception-document/install/ Inception是集审核.执行.回滚于一体的一个自动化运维系统,它是根据MySQL代码修改过来的,用它可以很明确的,详细的,准确的审核MySQL的SQL语句,它的工作模式和MySQL完全相同,可以直接使用MySQL客户端来连接,但不需要验证