神经网络领域近年来出现了很多激动人心的进步,斯坦福大学的 Joyce Xu 近日在 Medium 上谈了她认为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构: ResNet、Inception 和 Xception。机器之心对本文进行了编译介绍,更多架构可参阅机器之心文章《10 大深度学习架构:计算机视觉优秀从业者必备(附代码实现)》。 过去几...
ResNet(Residual Network) 是He等人在2015年提出的网络结构,其核心是引入了残差连接(Residual Connections)。在ResNet中,某一层的输出可以直接与前几层的输出相加: 优势: 缓解梯度消失:残差连接使得梯度可以在网络中直接反向传播,避免了梯度消失。 加速训练:使得训练更深层的网络成为可能。 提高性能:深层网络能够学习更...
在 Inception 出现之前,大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多,使网络越来越深,以此希望能够得到更好的性能。 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...
ResNet-50 结构 ResNet有2个基本的block,一个是Identity Block,输入和输出的dimension是一样的,所以可以串联多个;另外一个基本block是Conv Block,输入和输出的dimension是不一样的,所以不能连续串联,它的作用本来就是为了改变特征向量的dimension 因为CNN最后都是要把输入图像一点点的转换成很小但是depth很深的featur...
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: ...
本文将介绍AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception和DenseNet架构体系的相关内容。AlexNet AlexNet是第一个在ImageNet分类上表现出色的大规模卷积神经网络体系结构。AlexNet在比赛中大大超越了以前所有基于非深度学习的模型。AlexNet体系结构是：卷积层、池化层、归一化层、conv-pool-norm、几个卷积层、池化层，然后是几个全...
ResNet的网络结构可看下图: ResNet结构图表 ResNet的残差shortcut示意图如下: Shortcut原理 相比于学习x->f(x)的映射,这样的网络学习的是x->F(x)+G(x)的映射。当输入x的维度和输出F(x)维度一致时,G(x) = x,这就是Identity shortcut。当维度不一致时,Projection shortcut 把输入映射到和输出一样的维数...
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...
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。
2. Inception-resnet-v1 & Inception-resnet-v2 图2.1 Inception-resnet-v1 & Inception-resnet-v2的结构图 2.1 Inception-resnet-v1的组成模块 图2.1.1 图2.1的stem和Inception-ResNet-A部分结构图 图2.1.2 图2.1的Reduction-A和Inception-ResNet-B部分结构图 ...