这个22 层的网络架构有 5 M 参数,被称之为 Inception-v1 。在这个架构中,大量应用了 Network in Network 方法(参见附录),实现方法是采用 Inception Module 。模块的架构设计是通过对稀疏结构预估进行研究完成。每个模块体现了 3 个思想: 采用不同过滤器的并行卷积塔,然后进行堆叠,采用 1×1、3×3 、5×5 ...
3.4 Network architecture 网络架构通常遵循residual networks,which we use as baseline. Table 1 represents three architectures obtained by stacking self-attention blocks at different resolutions. 这些体系结构SAN10、SAN15、VAN19与ResNet26、ResNet38、ResNet50大致对应。VAN架构完全基于自注意力。 backbone. The...
这个22 层的网络架构有 5 M 参数,被称之为 Inception-v1 。在这个架构中,大量应用了 Network in Network 方法(参见附录),实现方法是采用 Inception Module 。模块的架构设计是通过对稀疏结构预估进行研究完成。 每个模块体现了 3 个思想: 采用不同过滤器的并行卷积塔,然后进行堆叠,采用1×1、3×3 、5×5 ...
2.采用1×1卷积进行降维,消除计算瓶颈。 3.1×1卷积在卷积层中加入非线性(基于Network In Network论文)。 作者还引入了两个辅助分类器,以使分类器在较浅层的网络部分也进行识别,以增加反向传播的梯度信息,并提供额外的正则化。辅助网络(连接到辅助分类器的分支)在推断时被丢弃。 注意: 模块的名称(Stem和Inception...
这个22 层的网络架构有 5 M 参数,被称之为 Inception-v1 。在这个架构中,大量应用了 Network in Network 方法(参见附录),实现方法是采用 Inception Module 。模块的架构设计是通过对稀疏结构预估进行研究完成。 每个模块体现了 3 个思想: 采用不同过滤器的并行卷积塔,然后进行堆叠,采用 1×1、3×3 、5×5...
GoogLeNet在2014的ImageNet分类任务上击败了VGG-Nets夺得冠军,其实力肯定是非常深厚的,GoogLeNet跟AlexNet,VGG-Nets这种单纯依靠加深网络结构进而改进网络性能的思路不一样,它另辟幽径,在加深网络的同时(22层),也在网络结构上做了创新,引入Inception结构代替了单纯的卷积+激活的传统操作(这思路最早由Network in Network提...
这个22 层的网络架构有 5 M 参数,被称之为 Inception-v1 。在这个架构中,大量应用了 Network in Network 方法(参见附录),实现方法是采用 Inception Module 。模块的架构设计是通过对稀疏结构预估进行研究完成。 每个模块体现了 3 个思想: 采用不同过滤器的并行卷积塔,然后进行堆叠,采用 1×1、3×3 、5×5...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种特殊的人工神经网络结构,它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。CNN的特点在于其能够自动提取输入数据的特征,从而实现对输入数据的高效分类和识别。 二、CNN的关键组件 卷积层(Convolutional Layer):卷积层是CNN的核心组件之一,它通过卷积运...
LeNet-5 — Architecture 手写数字被数字化成尺寸为32*32的图片。在这种情况下,由于计算能力的限制,这种技术无法应用于大规模的图片。 我们来理解一下这种模型的结构。除了输入层,这个模型有七层。由于结构十分的迷你,我们逐层来研究这个模型: 第一层:卷积层,总共6个卷积核,核尺寸5*5,步长1*1。所以,当输...
本文介绍的最后一个网络是CVPR 2017最佳论文DenseNet,论文中提出的DenseNet(Dense Convolutional Network)主要还是和ResNet及Inception网络做对比,思想上有借鉴,但却是全新的结构,网络结构并不复杂,却非常有效,在CIFAR指标上全面超越ResNet。可以说DenseNet吸收了ResNet最精华的部分,并在此上做了更加创新的工作,使得网络...