四、构建Inception-ResNet-v2网络 1.自己搭建 下面是本文的重点 InceptionResNetV2 网络模型的构建,可以试着按照上面的图自己构建一下 InceptionResNetV2,这部分我主要是参考官网的构建过程,将其单独拎了出来。 from tensorflow.keras import layers, models, Input from tensorflow.keras.models import Model from ten...
ResNet 的结构既可以加速训练,还可以提升性能(防止梯度弥散);Inception模块可以在同一层上获得稀疏或非稀疏的特征,作者尝试将两者结合起来。(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)。 1、在Inception v3的基础上发明了Inception v4,v4比v3更加复杂,复杂到不可思议 2、结合ResNet与...
而在inception-resnet-v2与inception v4的对比中,inception-resnet-v2的训练速度更块,而且结果比inception v4也更好一点。所以最后胜出的就是inception-resnet-v2。
如下方图表所示,Inception-ResNet-v2架构的精确度比之前的最优模型更高,图表中所示为基于单个图像的ILSVRC 2012图像分类标准得出的排行第一与排行第五的有效精确度。此外,该新模型仅仅要求两倍于Inception v3的容量与计算能力。 例如,尽管Inception v3与Inception-ResNet-v2都很擅长识别每一条狗所属的类别,这种新模型...
ResNet 是神经网络领域我个人最喜欢的进展之一。 很多深度学习论文都是通过对数学、优化和训练过程进行调整而取得一点点微小的进步,而没有思考模型的底层任务。ResNet 则从根本上改变了我们对神经网络及其学习方式的理解。 Inception 如果ResNet 是为了更深,那么 Inception 家族就是为了更宽。Inception 的作者对训练更...
2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构,而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,...
图3 Inception-resnet-v2的结构图 作者们在训练的过程中发现,如果通道数超过1000,那么Inception-resnet等网络都会开始变得不稳定,并且过早的就“死掉了”,即在迭代几万次之后,平均池化的前面一层就会生成很多的0值。作者们通过调低学习率,增加BN都没有任何改善。
Inception-ResNet-v2 架构比之前的前沿模型更加准确。下表报告了在基于单类图像的 ILSVRC 2012 图像分类基准上的 Top-1 和 Top-5 的准确度检验结果。此外，该新模型相比于 Inception V3 大约只需要两倍的存储和计算能力。结果援引于 ResNet 论文 举个例子，Inception V3 和 Inception-ResNet-v2 模型在识别犬种...
图15是Inception-ResNet-v1 和 Inception-ResNet-v2的总网络图,与Inception v4相比只是Inception-resnet块的数量不一样。 3种Inception-resnet块,最后都用1*1提升维度(更宽),都加入了ResNet的直连结构(更深,收敛更快) Inception-resnet-A,3*3,都是32通道,卷积核的通道小 ...