Inception-ResNet 结构如图 6 所示。 图6 Inception-ResNet-v1 和 InceptionResNet-v2 网络模式 如图6 所示,该模式适用于这两个网络,但其基本组成部分有所不同。 当前SOTA!平台收录 GoogleNet 共 10 个模型实现资源,支持主流框架包括 CANN、TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle 等。 ResNet ResNet 是 CV...
GoogleNet增加了卷积神经网络的宽度,在多个不同尺寸的卷积核上进行卷积后再聚合,并使用1*1卷积降维减少参数量 ResNet解决了网络模型的退化问题,允许神经网络更深 注:关于AlexNet,GoogleNet,VGG和ResNet网络架构的demo代码见:https://github.com/skloisMary/demo-Network.git...
GoogLeNet也可以看做Hebbian Principle的应用:进入第一个inception前,feature map为 56x56,经过两个inception后,缩小为28x28,经过7个inception后变成14x14,经过9个inception后为7x7。最后通过7x7的average pool变成1x1。 ResNet:VGG+残差结构 ResNet取得了5项第一,并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史: 为何Res...
于是，ResNet就引入了跳层连接（skip connection）来解决这个问题，从而能够将网络加深到任意深度。ResNet整体的结构：151个卷积层，以及softmax层。ResNet没有在softmax层之前添加全连接层，而是使用了平均池化层。此外，也使用了1*1的卷积操作来减少参数量。其实，这些技巧在GoogLeNet也应用了。ResNet进一步证明了网络...
卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型的理论与实践。- 假设一个3层的3*3卷积层的输入和输出都有C channels,堆叠的卷积层的参数个数为,而等同的一个单层的7*7卷积层的参数为可以看到VGG-D使用了一种块结构:多次重复使用统一大小的卷积核来
它有42层，计算成本仅比GoogleNet高2.5左右，比VGGNet的效率高得多。集成了144种作物和4个模型的Inception-v3，获得了3.58%的top-5错误率，最终在ILSVRC 2015中获得了第一名（图像分类）。DenseNet DenseNet由Dense块组成。在这些块中，各个层紧密地连接在一起:每层都从先前层的输出特征映射中获取输入。残差的...
四、GoogleLeNet网络 1 . GoogLeNet采用了模块化的结构,方便增添和修改; 2 . 网络最后采用了average pooling来代替全连接层,想法来自NIN,事实证明可以将TOP1 accuracy提高0.6%。 3 . 虽然移除了全连接,但是网络中依然使用了Dropout ; 4 . 为了避免梯度消失,网络额外增加了2个辅助的softmax用于向前传导梯度。
Deep Learning一路走来,大家也慢慢意识到模型本身结构是Deep Learning研究的重中之重,而本文回顾的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet又是经典中的经典。 随着2012年AlexNet的一举成名,CNN成了计算机视觉应用中的不二选择。目前,CNN又有了很多其他花样,比如R-CNN系列,详情敬请期待我爱机器学习网站(http://52ml....
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet AlexNet: VGGNet: 用3x3的小的卷积核代替大的卷积核,让网络只关注相邻的像素 3x3的感受野与7x7的感受野相同,但是需要更深的网络 这样使得参数更少 大多数内存占用在靠前的卷积层,大部分的参数在后面的全连接层 GoogleNet: