作者还通过三个残差和一个 Inception v4 的模型集成,在 ImageNet 分类挑战赛的测试集上取得了 3.08% 的 top-5 误差率。 (左起)Inception ResNet 中的 Inception 模块 A、B、C。注意池化层被残差连接所替代,并在残差加运算之前有额外的 1x1 卷积。 主要inception 模块的池化运算由残差连接替代。然而,你仍然可...
图下部是 Inception v4 和 Inception-ResNet v2 的 stem。(图源:https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf) 它们有三个主要的 Inception 模块,称为 A、B 和 C(和 Inception v2 不同,这些模块确实被命名为 A、B 和 C)。它们看起来和 Inception v2(或 v3)变体非常相似。 (左起)在 Inception v4 中使用的 ...
(左起)Inception ResNet 中的 Inception 模块 A、B、C。注意池化层被残差连接所替代,并在残差加运算之前有额外的 1x1 卷积。 主要inception 模块的池化运算由残差连接替代。然而,你仍然可以在缩减块中找到这些运算。缩减块 A 和 Inception v4 中的缩减块相同。 具体Inception-resnet A、B、C各个模块网络结构详见...
(左起)Inception ResNet 中的 Inception 模块 A、B、C。注意池化层被残差连接所替代,并在残差加运算之前有额外的 1x1 卷积。 主要inception 模块的池化运算由残差连接替代。然而,你仍然可以在缩减块中找到这些运算。缩减块 A 和 Inception v4 中的缩减块相同。 具体Inception-resnet A、B、C各个模块网络结构详见...
具体Inception-resnet A、B、C 各个模块网络结构详见原论文 针对深网络结构设计的衰减因子 如果卷积核的数量超过 1000,则网络架构更深层的残差单元将导致网络崩溃。因此,为了增加稳定性,作者通过 0.1 到 0.3 的比例缩放残差激活值。 激活值通过一个常数进行比例缩放,以防止网络崩溃。
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...
图上部是 Inception-ResNet v1 的 stem。图下部是 Inception v4 和 Inception-ResNet v2 的 stem。(图源:https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf) 它们有三个主要的 Inception 模块,称为 A、B 和 C(和 Inception v2 不同,这些模块确实被命名为 A、B 和 C)。它们看起来和 Inception v2(或 v3)变体非常...
图上部是 Inception-ResNet v1 的 stem。图下部是 Inception v4 和 Inception-ResNet v2 的 stem。(图源:https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf) 它们有三个主要的 Inception 模块,称为 A、B 和 C(和 Inception v2 不同,这些模块确实被命名为 A、B 和 C)。它们看起来和 Inception v2(或 v3)变体非常...
Inception-ResNet的stem模块和Reduction-B模块也略微不同。Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2主要在于Reduction-A结构不同: 其中k,l,m,n表示filter bank size。 3.对残差模块的缩放 我们发现,如果滤波器数量超过1000,残差网络开始出现不稳定,同时网络会在训练过程早期便会出现“死亡”,意即经过成千上万次...
主要inception 模块的池化运算由残差连接替代。然而,你仍然可以在缩减块中找到这些运算。缩减块 A 和 Inception v4 中的缩减块相同。 具体Inception-resnet A、B、C各个模块网络结构详见原论文 针对深网络结构设计的衰减因子 如果卷积核的数量超过 1000,则网络架构更深层的残差单元将导致网络崩溃。因此,为了增加稳定性...