class BasicConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, **kwargs): super(BasicConv2d, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, **kwargs) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.re...
GoogLeNet和VGG是2014年ImageNet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟VGG不同的是,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不是像VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架,该模型虽然 有22层,但大小却比AlexNet和VGG都小很多,性能优越。参考:cnblogs.com/Allen-rg/p/ 9.4 使用了比AlexNet更为激进的...
computer vision, codenamed Inception, which derives its name from the Network in network paper by Lin et al [12] in conjunction with the famous “we need to go deeper” internet meme [1]. In our case, the word “deep” is used in two different meanings: first of all, in the sense ...
我们的GoogLeNet提交相比于两年前Krizhevsky等人的获胜架构使用了少12倍的参数，但准确率却显著提高。目标...
解读(GoogLeNet)Going deeper with convolutions (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...
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
Going deeper with convolutions 用卷积层让网络更深 Christian Szegedy, Google Inc. 谷歌公司 Wei Liu, University of North Carolina, Chapel Hill 北卡罗来纳大学教堂山分校 Yangqing Jia, Google Inc. 谷歌公司 Pierre Sermanet, Google Inc. 谷歌公司 ...
Inception的名字来源于盗梦空间中『we need to go deeper』的梗,而架构是受『Network in network』的启发而来。 2 相关工作 从LeNet-5开始,CNN的发展倾向于堆叠更多的层,增加层的大小,同时使用dropout来避免过拟合。Inception model受『primate visual cortex』的启发,使用一系列固定的尺寸不一的盖波滤波器来处理多...
Going Deeper with Convolutions 摘要 我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014(ILSVRC14)上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构,并在分类和检测上取得了新的最好结果。这个架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。通过精心的手工设计,我们在增加了网络深度和广度的同时保持了计算预算不变。为了优...
深度学习论文阅读(四):GoogLeNet《Going Deeper with Convolutions》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2. Related Work 相关工作 3.Motivation and High Level Considerations 动机和高层思考 4.Architectural Details 架构细节 5.GoogLeNet 6.Training Methodology 训练方法 ...