网络结构解读之inception系列四:Inception V3   Inception V3根据前面两篇结构的经验和新设计的结构的实验,总结了一套可借鉴的网络结构设计的原则.理解这些原则的背后隐藏的动机比单纯知道这个操作更有意义. Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 主题:如何高效的增大网络规模   通过分解卷积和正则实现高效计算 设计网络原则 1.避免表征瓶颈.大部分时候,特征大小应当缓慢变小,在变小的同时增加维

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

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

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

转载链接:https://www.jianshu.com/p/4e5b3e652639 Szegedy在2015年发表了论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,该论文对之前的Inception结构提出了多种优化方法,来达到尽可能高效的利用计算资源的目的.作者认为随意增大Inception的复杂度,后果就是Inception的错误率很容易飙升,还会成倍的增加计算量,所以必须按照一套合理的规则来优化Inception结构

http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775 参考: 1. Inception[V1]: Going Deeper with Convolutions 2. Inception[V2]: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 3. Inception[V3]: Rethink

Tutorial on GoogleNet based image classification  2018-06-26 15:50:29 本文旨在通过案例来学习 GoogleNet 及其 Inception 结构的定义.针对这种复杂模型的保存以及读取. 1. GoogleNet 的结构: class Inception(nn.Module): def __init__(self, in_planes, kernel_1_x, kernel_3_in, kernel_3_x, kernel_5_

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 上一篇讲了深度学习方法(十):卷积神经网络结构变化--Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling,本篇讲一讲Google的Inception系列net,以及还是Google的Xception.(扯一下,Google的Researcher们还是给了很多很棒的

目录 Abstract Introduction First of All Inception Depth Related Work Motivation and High Level Considerations 增加网络的深度和宽度会带来两个问题: 解决思路 不利因素 解决方法 Starting 注意 Architecture Details The Main Idea Inception GoogLeNet Training Methodology Abstract 该网络结构可以在增加网

文章<Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision> 介绍 VGG与GoogLeNet相比更朴素,但计算量大.GoogLeNet中的Inception结构设计的目的是减少计算量和内存.GoogLeNet中只有5百万参数,是AlexNet的1/12,而VGG的参数是AlexNet的3倍. 如果增大Inception类型模型的容量,如果只是double滤波器组的数量,参数量和计算量将会增大4倍:在许多场景中,不允许这样设计. 下

引言 Google提出的Inception系列是分类任务中的代表性工作,不同于VGG简单地堆叠卷积层,Inception重视网络的拓扑结构.本文关注Inception系列方法的演变,并加入了Xception作为对比. PS1:这里有一篇blog,作者Bharath Raj简洁明了地介绍这系列的工作:https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-the-versions-of-the-inception-network-7fc52b863202,

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.

抄袭了一片文章,进行少量修改:http://www.gageet.com/2014/09203.php       作者:Christian Szegedy( google )  刘伟(北卡罗来纳  大学)  贾清扬(Google)  ....... (.......) GoogleNet的研究点是引入了Inception结构,构建网络中的网络,使网络稀疏化,使CNN网络更像一个"神经元-网络".因此可以实现:看起来更深,其实更稀疏,全局性能更好的网络.在数学上表示为,把稀疏网络转化成

目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 简介 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,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,GoogleNet参数为500万个,AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍,VG

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

最近在研究inception模型,将v1到v4版本的论文都研读了一下,这里做一下总结. 这里推荐一下这个GitHub,博主将常见的论文都做了翻译,大家可以参考中文来加深理解. 1.Inception v1 1.1 Introduction Inception V1是来源于<Going deeper with convolutions>,论文主要介绍了,如何在有限的计算资源内,进一步提升网络的性能. 提升网络的性能的方法有很多,例如硬件的升级,更大的数据集等.但一般而言,提升网络性能最直接的方法

从GoogLeNet至Inception v3 一.CNN发展纵览 我们先来看一张图片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播(Back Propagation,BP)算法(也有说1986年的,指的是他们另一篇paper:Learning representations by back-propagating errors),使得神经网络的训练变得简单可行,这篇文章在Google Scholar上的引用次数达到了19000多次,目前还是比Cortes和Vapnic的Su

博客:博客园 | CSDN | blog 写在前面 Inception 家族成员:Inception-V1(GoogLeNet).BN-Inception.Inception-V2.Inception-V3.Inception-ResNet-V1.Inception-V4.Inception-ResNet-V2. Inception系列网络结构可以模块化为: \[Input \rightarrow Stem \rightarrow A \rightarrow ReducitonA \righta

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周