原始论文并没有在求和之后使用批归一化，以在单个 GPU 上训练模型（在单个 GPU 上拟合整个模型）。研究发现 Inception-ResNet 模型可以在更少的 epoch 内达到更高的准确率。Inception v4 和 Inception-ResNet 的网络完整架构如下图所示：图上部是 Inception v4 的架构。图下部是 Inception-ResNet 的架构。（图源...
Christian Szegedy等人将两个模块的优势进行了结合,设计出了Inception-ResNet网络。 (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) inception-resnet的成功,主要是它的inception-resnet模块。 inception-resnet v2中的Inception-resnet模块如下图 Inception-resnet模块(分别为inception-resne...
Inception-resnet-v1 & Inception-resnet-v2 -2016年 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...
其中Inception-ResNet-V1的结果与Inception v3相当;Inception-ResNet-V1与Inception v4结果差不多,不过实际过程中Inception v4会明显慢于Inception-ResNet-v2,这也许是因为层数太多了。且在Inception-ResNet结构中,只在传统层的上面使用BN层,而不在合并层上使用BN,虽然处处使用BN是有好处,不过更希望能够将一个完整...
图1 inception v4 网络结构图 图2 Inception-resnet-v1的结构图 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...
ResNet中Residual的功能 残差网络结构的提出,就是解决了随着网络层数的加深,出现的梯度弥散、梯度爆炸、以及网络退化的现象。 换句话说,ResNet的跳接就是为了提高梯度跨block传播的能力 ResNet系列网络结构 注意ResNet的激活函数放在跳接之后 上图中输入图片size为(224, 224, 3) ...
Inception-Resnet-V2 零、Inception-Resnet-V2的网络模型 整体结构如下,整体设计简洁直观: 其中的stem部分网络结构如下,inception设计,并且conv也使用了7*1+1*7这种优化形式: inception-resnet-A部分设计,inception+残差设计: 截自https://my.oschina.net/gyspace/blog/893788...
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0.1-0.3),那么可以让它的整个训练过程更加地稳定。如下图为scaling的具体做法示意。
Inception-ResNet v2 有类似于 Inception v4 的计算成本。它们有不同的 stems 如插图 Inception v4 部分所示。两个子版本对于模块 A,B,C 和 reduction blocks 具有相同的结构。只有超参数设置不同。本节中，我们只关注结构。请参阅本文中的确切超参数设置 (图像是 Inception-Resnet v1)。前提：在 inception ...