Inception的作用:代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要创建卷积层和池化层,即:不需要人为的 决定使用哪个过滤器,是否需要池化层等,由网络自行决定这些参数,可以给网络添加所有可能值,将输出连接 起来,网络自己学习它需要什么样的参数。 naive版本的Inception网络的缺陷:计算成本。使用5×5的卷积核仍然会带来...
因此,实际上的inception模块,就是同时进行了各种类型的卷积,包括池化,把计算结果进行信道的连接。 二、迁移学习 迁移学习,即把现有的神经网络,进行细微的改造训练,以得到自己想要的分类器的结果。 假设现有一个已经训练好的深度学习神经网络(例如GitHub开源等),现在需要一个三分类器。 1、训练数据量不足 当训练数据...
(1)Inception详解 (2)利用Inception模块搭建网络 2 方法 什么是InceptionInception模块是深度卷积神经网络中的一种特殊结构,它是由Google的Christian Szegedy等人提出的。Inception模块的设计目的是解决深度神经网络计算量过大、参数过多以及容易过拟合等问题。Inception模块采用了多种尺寸...
一、Inception的基础概念 Inception模块在GoogLeNet中首次提出并采用,其基本结构如下图所示,带有1X1卷积核的Inception层,就构成了Inception网络的基本单元,整个inception结构就是由多个这样的inception模块串联起来的。Inception网络对输入图像进行并行采集特征,并将所有输出结果拼接为一个非常深的特征图,由于并行提取特征时卷积...
2. Inception网络结构 2.1. Inception v1 在Inception v1中提出了Inception模块,该模块在增加网络的深度和宽度的过程中极大减少了模型的参数。 2.1.1. Inception模块 在Inception v1中,提出了Inception模块,希望在Inception模块中引入稀疏连接来减少参数的数量。稀疏连接有两种方法,一种是空间(spatial)上的稀疏连接,也...
你应该把它看做Inception网络的一个细节,它确保了即便是隐藏单元和中间层(编号5)也参与了特征计算,它们也能预测图片的分类。它在Inception网络中,起到一种调整的效果,并且能防止网络发生过拟合。 还有这个特别的Inception网络是由Google公司的作者所研发的,它被叫做GoogleLeNet,这个名字是为了向LeNet网络致敬。
InceptionV3基础网络结构定义.根据给定的输入和最终网络节点构建 InceptionV3网络.可以构建表格中从输入到 inception 模块 Mixed_7c 的网络结构.注:网络层的名字与论文里的不对应,但,构建的网络相同.old_names 到newnames的映射:Old name|New name===conv0|Conv2d_1a_3x3 conv1|Conv2d_2a_3x3 conv2|Conv2d_2b...
谷歌Inception 网络简介( Inception network motivation) 构建卷积层时,你要决定过滤器的大小究竟是 1×1, 3×3 还是 5×5,或者要不要添加池化层。而 Inception 网络的作用就是代替你来决定,虽然网络架构因此变得更加复杂,但网络表现却非常好。 例如,这是你 28×28×192 维度的输入层, Inception 网络或 Inceptio...
inception v4 中的inception模块(分别为inception A inception B inception C) inception v4中的reduction模块(分别为reduction A reduction B) 最终得到的inception v4结构如下图。 Inception-ResNet-v2 ResNet(该网络介绍见卷积神经网络结构简述(三)残差系列网络)的结构既可以加速训练,还可以提升性能(防止梯度弥散);...
Inception模块的作用:代替人工确定卷积层中的卷积核大小或者确定是否需要创建卷积层和池化层。 解析:inception网络代替人工选择滤波器大小,甚至可以代替人工决定使用卷积层或是池化层。考虑不同滤波器滤波器大小、以及池化层,给网络添加这些超参数的所有可能的值,把这些输出连接起来,由网络自己学习它需要什么样的参数。自己...