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

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

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

1 - V1 google团队在模型上,更多考虑的是实用性,也就是如何能让强大的深度学习模型能够用在嵌入式或者移动设备上.传统的想增强模型的方法无非就是深度和宽度,而如果简单的增加深度和宽度,那么带来的更大参数要训练和需要更强大的计算资源去计算.所以,google团队要做的就是如何在保证模型准确度的情况下减少模型参数. 解决模型复杂和计算资源两个问题的基本方法是:将全连接转换成稀疏连接的结构,甚至在卷积层中都希望有稀疏链接的结构.除了说这是模仿生物结构的一方面,这样的好处还有更加支持了arora

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

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,

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. 介绍 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数.但是,巨量参

GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型,top-5 错误率 6.7% ,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但参数量只有AlexNet的1/12. GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数),但是一般情况下更深或更宽的网络会出现以下问题: 1. 参数太多,容易过拟合,若训练数据集有限,这一问题更加突出:2. 网络越大计算复杂度越大

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

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

转自https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 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(详见  大话CNN经典模型:VGGNet),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,Google

1.GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军. 2.GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet.VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如过拟合.梯度消失.梯度爆炸等.2)解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数,为了减少参数,自然就想到将全连接变成稀疏连接.但是在实现上,全连接

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是谷歌(Google)研究出来的深度网络结构,为什么不叫“GoogleNet”,而叫“GoogLeNet”,据说是为了向“LeNet”致敬,因此取名为“GoogLeNet”,所以我们这里题目就叫GoogLeNet.后面我们为了方便就叫inception Net. Google Inception Net 首次出现在 ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet 同年),就以较大优势取得了第一名.那一届比赛中的 Inception Net 通常被称为inception V1,它

InceptionV1 论文原文:Going deeper with convolutions    中英文对照 InceptionBN 论文原文:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift   中英文对照 InceptionV2/V3 论文原文:Rethinking the Inception Architecture for Computer Visi

Going Deeper with Convolutions #paper 1. paper-info 1.1 Metadata Author:: [[Christian Szegedy]], [[Wei Liu]], [[Yangqing Jia]], [[Pierre Sermanet]], [[Scott Reed]], [[Dragomir Anguelov]], [[Dumitru Erhan]], [[Vincent Vanhoucke]], [[Andrew Rabinovich]

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载

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

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~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构