Inception-v2将Inception-v1中的大尺寸卷积核替换为多个小尺寸卷积核的堆叠,减少模型参数量,增加网络深度,提升模型拟合复杂分布的能力。 如果在训练模型时,每一批次的训练样本分布差别较大,那么网络的每一层都要重新去适应学习新的数据分布,这非常影响网络的训练速度,因此Inception-v2对卷积层进行了BatchNormalizatioin...
信号调制类型识别是在无线通信和无线电频谱监测中的一个重要任务。不同信号调制类型具有不同的频谱特征,深度学习方法在信号调制类型识别中取得了显著的成果。 3.1 深度学习与卷积神经网络 深度学习是一种机器学习方法,卷积神经网络(CNN)是深度学习的重要分支。CNN通过多层卷积和池化层来学习输入数据的特征表示。GoogLeNet...
[17] I. Sutskever, J. Martens, G. E. Dahl, and G. E. Hinton. On the importance of initialization and momentum in deep learning. In ICML, volume 28 of JMLR Proceed- ings, pages 1139–1147. JMLR.org, 2013. [18] C.Szegedy,A.Toshev,andD.Erhan.Deep neural networks for object detec...
Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the new state of the art for classification and detection in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge2014 (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture is the improved utilization of...
GoogLeNet凭借其优秀的表现,得到了很多研究人员的学习和使用,因此Google团队又对其进行了进一步发掘改进,产生了升级版本的GoogLeNet。这一节介绍的版本记为V3,文章为:《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》。 Introduction 14年以来,构建更深的网络逐渐成为主流,但是模型的变大也使计算效率越来越低...
作者提到这种方法的理论基础来自于Arora et al的论文Provable bounds for learning some deep representations(Arora et al这篇论文数学要求太高了,没读懂)。 Page3:On the downside, todays computing infrastructures are very inefficient when it comes to numerical calculation on non-uniform sparse data ...
Deep Learning Toolbox Model for GoogLeNet Network Copy CodeCopy Command 此示例说明如何使用deepDreamImage和预训练卷积神经网络 GoogLeNet 生成图像。 Deep Dream 是深度学习中的一种特征可视化方法,它会合成可强烈激活网络层的图像。通过可视化这些图像,您可以突出显示通过网络学习到的图像特征。这些图像有助于了解和诊...
由Provable bounds for learning some deep representations.提到数据集的概率分布由大又稀疏的深度神经网络表达时,网络拓扑结构可由逐层分析与输出高度相关的上一层的激活值和聚类神经元的相关统计信息来优化。但是这有非常多的限制条件。因此提出运用Hebbian原理,它可以使得上述想法在少量限制条件下就变得实际可行。 ...
接下来我们一起学习下关于CNN中的另一个比较经典的网络GoogLeNet的相关知识,学习的路上我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: Inception Module GoogLeNet 构成 小结 GoogLeNet网络是由Christian Szegedy在Google Research中发展起来的,该网络赢得2014年ILSVRC的冠军,成功的把top-5的错误率降到了7%,很大一个原因就是...
1、d2l这个名字什么意思?哈哈哈哈我疑惑很久了,原来是沐神随便选的,原话是dive into deep learning,into其实就是to,可以叫d2dl,但是名字有点长,沐神就选了个双关,d2l的2除了有to的意思,还有两个d的意思。 2、通道数用2的n次方,在GPU上算起来比较快,而且人算也比较快。