残差连接:ResNet通过残差连接成功训练了超深网络,其性能与Inception-v3 网络相似。 Inception-v4 的架构更加统一和简化,拥有比 Inception-v3 更多的 Inception 模块。 Inception-ResNet的融合:将Inception的高效特征提取与残差连接的训练优势结合,形成了Inception-ResNet。 适当的残差缩放可以稳定非常宽的残差 Inception 网...
在这项工作中我们研究了两个最新的想法的结合:残差连接和Inception架构的最新修改版。残差连接对于训练非常深的网络架构具有固有的重要性。由于Inception网络通常比较深,因此很自然的将Inception架构的筛选器连接阶段替换为残差连接。这允许Inception在获得残差方法好处的同时又能保持计算效率。 除了直接的集成外,我们还研究了...
这使得人们好奇，如果将 Inception 架构和残差连接结合起来会是什么效果。在这篇论文中，研究者通过实验明确地证实了，结合残差连接可以显著加速 Inception 的训练。也有一些证据表明残差 Inception 网络在相近的成本下略微超过没有残差连接的 Inception 网络。研究者还展示了多种新型残差和非残差 Inception 网络的简化架构...
Inception 很快就变成了一种具有决定性意义的模型架构。最新的版本 Inception v4 甚至将残差连接放进了每一个模组中,创造出了一种 Inception-ResNet 混合结构。但更重要的是,Inception 展现了经过良好设计的「网中有网」架构的能力,让神经网络的表征能力又更上了一层楼。 有趣的事实: 最早的 Inception 论文确实引...
为了进一步提高脑肿瘤分割的性能，本文提出了高密度 Inception 3D UNet(HI-Net)，该算法通过对残差Inception块中的3D加权卷积层进行叠加分解来捕捉多尺度信息。在特征可重用性的帮助下，本文使用分解卷积层之间的超密集连接来提取更多的上下文信息。本文使用dice损失函数来处理类别失衡。作者在多模态脑瘤分割挑战(BRATS)...
Inception 很快就变成了一种具有决定性意义的模型架构。最新的版本 Inception v4 甚至将残差连接放进了每一个模组中,创造出了一种 Inception-ResNet 混合结构。但更重要的是,Inception 展现了经过良好设计的「网中有网」架构的能力,让神经网络的表征能力又更上了一层楼。
残差神经网络与inception-resnet 一、基本概念 Residual Connection: 本质是“短路连接” 如下图阴影部分,通过增加shortcuts,加速训练,从而可以训练出更深的模型(I.R.v2 > Inception v3)。更深的模型意味着可以学出更多东西,带来精度的提升。 I.R. v2结构,注意到图中inception区块被简化了,比先前的Inception V3...
Inception 很快就变成了一种具有决定性意义的模型架构。最新的版本 Inception v4 甚至将残差连接放进了每一个模组中,创造出了一种 Inception-ResNet 混合结构。但更重要的是,Inception 展现了经过良好设计的「网中有网」架构的能力,让神经网络的表征能力又更上了一层楼。
Residual connection不同于传统网络结构,且在2015 ILSVRC取得冠军,它的性能和Inception-v3接近。作者尝试将Inception结构和Residual connection结合,同时也设计了不用Residual connection版本的Inception-v4。通过对三个残差和一个Inception-v4进行组合,在top-5错误率上达到了 3.08%。
如果滤波器（filters）数目超过 1000，那么网络中的残差单元（residual units) 更深的网络会导致网络「死亡」。为了提高稳定性，作者将残差（residual) 激活的比例调整为 0.1 至 0.3 左右。激活按常数缩放，以防止网络崩溃。（原文：Inception v4https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf)原始论文在求和之后没有...