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...
随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,基于inception的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet结构。论文主要论述了inception-resnet-v1 (在Inception-v3上加入ResNet)和Inception-ResNet-v2(在Inception-v4上加入ResNet)。相应的添加残差网络,网络收敛速度更快。两者网络基本相同,其中参数设置有些...
受ResNet 的优越性能启发,研究者提出了一种混合 inception 模块。Inception ResNet 有两个子版本:v1 和 v2。在我们分析其显著特征之前,先看看这两个子版本之间的微小差异。 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...
图5.1:Inception-ResNet-v1网络结构 ②stem结构 图5.2:Inception-ResNet-v1网络之前的初始运算集stem结构 ③用于Inception-ResNet-v1网络的35×35、17×17和8×8网格大小的Inception-ResNet-A、B、C模块: 之前的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 图5.3:Inception-ResNet-v1网络的...
另一方面,Inception 网络是复杂的(需要大量工程工作)。它使用大量 trick 来提升性能,包括速度和准确率两方面。它的不断进化带来了多种 Inception 网络版本的出现。常见的版本有: Inception v1 Inception v2 和 Inception v3 Inception v4 和 Inception-ResNet ...
— Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 最原始的Google-net结构 Inception V1 上图是论文中提出的最原始的版本,所有的卷积核都在上一层的所有输出上来做,那5×5的卷积核所需的计算量就太大了,造成了特征图厚度很大。为了避免这一现象提出...
Inception v4 和 Inception-ResNet 每个版本都是前一个版本的迭代进化。了解 Inception 网络的升级可以帮助我们构建自定义分类器,优化速度和准确率。此外,根据你的已有数据,或许较低版本工作效果更好。 Inception v1 这是Inception 网络的第一个版本。我们来分析一下它可以解决什么问题,以及如何解决。
Inception v4 和 Inception-ResNet 每个版本都是前一个版本的迭代进化。了解 Inception 网络的升级可以帮助我们构建自定义分类器,优化速度和准确率。此外,根据你的已有数据,或许较低版本工作效果更好。 Inception v1 这是Inception 网络的第一个版本。我们来分析一下它可以解决什么问题,以及如何解决。
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结构 结果精度对比 ...
首先下面为inception-resnet v2所使用的各个主要模块。 Inception-Resnet_v2所使用的各个主要模块 最后下面为inception-resnet v1/v2网络的整体结构。 Inception-resnet_v1与inception-resnet_v2的主体网络结构 residual模块的scaling 作者们实验发现如果对inception-resnet网络中的residual模块的输出进行scaling(如以0.1...