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

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

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

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,

前言: 文章:CNN的结构分析-------:  文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析  科普一下

参考:登上<Cell>封面的AI医疗影像诊断系统:机器之心专访UCSD张康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning 2018-2-22 Cell 读<Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning> 没有问题就无法学习: 1. 文中的数据规模

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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

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

  一种带有3D运动状态估计的slam系统 A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation 摘要: 在许多应用场景中,比如城市搜救和搜索(USAR)机器人,需要去获取未知环境的地图.我们提出了一个快速在线学习占用栅格地图.占用较少计算资源的系统.它利用激光雷达系统与基于惯性传感器的3D位姿估计系统进行融合,实现了一种鲁棒的扫描匹配方法.通过地图变化的快速近似和多分辨率栅格地图,在各种有挑战性的环境中实现了可靠的

一.前言 在MSDN上看到一篇关于SQL Server 表分区的文档:已分区索引的特殊指导原则,如果你对表分区没有实战经验的话是比较难理解文档里面描述的意思.这里我就里面的一些概念进行讲解,方便大家的交流. SQL Server 解读[已分区索引的特殊指导原则](1) 二.解读 [对唯一索引进行分区] “对唯一索引(聚集或非聚集)进行分区时,必须从唯一索引键使用的分区依据列中选择分区依据列.此限制将使 SQL Server 只调查单个分区,以确保表中不存在重复的新键值.如果分区依据列不可能包含在

不一样的角度 解读微信小程序 七月在夏天· 2 天前 前段时间看完了雨果奖中短篇获奖小说<北京折叠>.很有意思的是,张小龙最近也要把应用折叠到微信里,这些应用被他称为:小程序. 含着金钥匙的小程序,还未展现全貌,就已经成了开发界的头条大事儿.有人不以为然.嗤之以鼻,有人奉若神明.投怀送抱.敢于尝鲜的已经开始动手了--不管合不合适,先借这个热度来一波关注是不错的选择: 所谓"不登高山,不知天之高:不临深溪,不知地之厚".我生怕看不清小程序这座大山,滚去做了个demo.放上几张

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale

在本文中,我们将一起查看TodoController 类代码. [Route] 属性定义了Controller的URL 模板: [Route("api/[controller]")] 所有符合该模板类型的HTTP 请求都会被路由到该controller.在本例中, 路由的命名规范为对应Controller 的前缀,对于TodoController 类,路由模板为 “api/todo”. HTTP 方法 [HttpGet].[HttpPost]和[HttpDelete] 属性定义为 co

一.头文件概述 从这篇文章开始,我们将正式的进入到QCustomPlot的实践学习中来,首先我们先来学习下QCustomPlot的类图,如果下载了QCustomPlot源码的同学可以自己去QCustomPlot的目录下documentation/qcustomplot下寻找一个名字叫做index.html的文件,将其在浏览器中打开,也是可以找到这个库的类图.如图1所示,是组成一个QCustomPlot类图的可能组成形式. 一个图表(QCustomPlot):包含一个或者多个图层.一个或多个ite