它基于GoogleNet Inception v4,采用改进的残差块Inception-ResNet-A和Inception-ResNet-B,带有一种新的模块Inception-ResNet-C,将网络深入15层,同时提供端到端的训练程序。它的性能比先前版本快了35%,被证明在ImageNet-1K和ImageNet-21K数据集上的图像分类准确率更高。 二、结构 Inception-ResNet V2的网络结构...
Inception-ResNet-v2是早期Inception V3模型变化而来,从微软的残差网络(ResNet)论文中得到了一些灵感。相关论文信息可以参看我们的论文Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning(Inception-v4, Inception-ResNet以及残差连接在学习上的影响): 残差连接(Residual connections )允许...
4、在网络复杂度相近的情况下,Inception-ResNet-v2略优于Inception-v4 5、Residual Connections貌似只能加速网络收敛,真正提高网络精度的是“更大的网络规模” 6、总结 inception 网络系列是从GoogLeNet开始的,一步步将网络设计的更复杂,最后直接结合残差网络,复杂度进一步上升,残差网络负责加快收敛,重要的还是模型的规模。
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...
2.2 Inception-resnet-v2的组成模块 图2.2.1 图2.1的stem和Inception-ResNet-A部分结构图 图2.2.2 图2.1的Reduction-A和Inception-ResNet-B部分结构图 图2.2.3 图2.1的Reduction-B和Inception-ResNet-C部分结构图 3. 模型训练 在上述的Inception V4,Inception-Resnet-V1,Inception-ResNet-v2这三个模型中都用...
Inception-ResNet-v2 是早期发布的 Inception V3 模型的变体，该模型借鉴了微软 ResNet 论文中的思路。具体内容可在我们的论文：Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 中看到。残差连接（Residual connections ）允许模型中进行 shortcut，也使得研究员能成功的训练更深的...
Inception-ResNet-v2模型由101层组成。 Inception-ResNet-v2是一种深度卷积神经网络模型,结合了Inception模型和ResNet模型的特点。它采用了残差连接和多尺度特征提取的方法,具有较强的表达能力和良好的性能。 该模型的层数是指网络中的卷积层和全连接层的总数。Inception-ResNet-v2模型共有101层,包括多个Inception模块...
Inception v1Inception v2 和 Inception v3Inception 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...
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...