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...
这就带来了你可能已经见过的著名 ResNet(残差网络)模块: ResNet 模块 ResNet 的每一个「模块(block)」都由一系列层和一个「捷径(shortcut)」连接组成,这个「捷径」将该模块的输入和输出连接到了一起。然后在元素层面上执行「加法(add)」运算,如果输入和输出的大小不同,那就可以使用零填充或投射(通过 1×1 ...
(inception-resnet有v1和v2两个版本,v2表现更好且更复杂,这里只介绍了v2)inception-resnet的成功,主要是它的inception-resnet模块。inception-resnet v2中的Inception-resnet模块如下图: Inception-resnet模块之间特征图尺寸的减小如下图。(类似于inception v4) 最终得到的Inception-ResNet-v2网络结构如图(stem模块...
RESNet50 预训练模型图片分类 VGG16 特征提取 从VGG19 的任意中间层提取特征 微调InceptionV3(迁移学习) 构建基于自定义输入张量的 InceptionV3 模型 Keras 应用程序是深度学习模型(只涉及 CV 模型),提供了预训练的权重。这些模型可用于预测、特征提取和微调。 迁移学习:将预训练模型的知识应用于新任务。例如,使用 ...
Inception-ResNet v1 的计算成本和 Inception v3 的接近。Inception-ResNetv2 的计算成本和 Inception v4 的接近。它们有不同的 stem，正如 Inception v4 部分所展示的。两个子版本都有相同的模块 A、B、C 和缩减块结构。唯一的不同在于超参数设置。在这一部分，我们将聚焦于结构，并参考论文中的相同超参数设置...
例如AlexNet,GoogleNet、 VGG-Net、ResNet等都是通过加深网络的层次和深度来提高准确率。 GoogLeNet 最大的特点就是使用了 Inception 模块,它的目的是设计一种具有优良局部拓扑结构的网络,即对输入图像并行地执行多个卷积运算或池化操作,并将所有输出结果拼接为一个非常深的特征图。因为 1*1、3*3 或 5*5 等不同...
ResNet网络参考VGG19网络,引入残差单元。如下图,第三列即是ResNet-34。 模型特点: 提出残差模块 模型开始变得很深,可以达到152层 卷积层由Conv+BN+ReLU变成BN+ReLU+Conv GoogLeNet V4 GoogLeNet V4来源于Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning。该论文一方面沿袭v3版本...
是在inception v3基础上结合mobilenet和resnet提出的改进。传统的模块如下: 添加mobilenet中的思想,改进如下: 也就是先进行1x1卷积,然后对每一个通道的feature map分别采取3x3卷积,最后进行concat。 在此模块基础上,添加resnet结构,故Xception网络结构图如下: ...
ResNet 模块 ResNet 的每一个「模块(block)」都由一系列层和一个「捷径(shortcut)」连接组成,这个「捷径」将该模块的输入和输出连接到了一起。然后在元素层面上执行「加法(add)」运算,如果输入和输出的大小不同,那就可以使用零填充或投射(通过 1×1 卷积)来得到匹配的大小。
图3.2 对inception-resnet模块进行最后输出值的等比例缩小 同样的在ResNet-v1中,何凯明等人也在cifar-10中发现了模型的不稳定现象:即在特别深的网络基础上去训cifar-10,需要先以0.01的学习率去训练,然后在以0.1的学习率训练。 不过这里的作者们认为如果通道数特别多的话,即使以特别低的学习率(0.00001)训练也无法...