在上述的Inception V4,Inception-Resnet-V1,Inception-ResNet-v2这三个模型中都用到了Reduction-A,他们各自的具体参数如下: 图3.1 不同模型下Reduction-A的模型超参数 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...
Inception-ResNet-v2 ResNet(该网络介绍见卷积神经网络结构简述(三)残差系列网络)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。有没有可能将两者进行优势互补呢? 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...
本文简要介绍了 Inception 家族的主要成员，包括 Inception v1、Inception v2 和 Inception v3、Inception v4 和 Inception-ResNet。它们的计算效率与参数效率在所有卷积架构中都是顶尖的，且根据 CS231n 中所介绍的，Inception V4 基本上是当前在 ImageNet 图像分类任务 Top-1 正确率最高的模型。Inception 网络是 ...
这一问题也是第一次提出 Inception 结构的 GoogLeNet 所重点关注的,它没有如同 VGG-Net 那样大量使用全连接网络,因此参数量非常小。 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...
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...
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 ...
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) 经过第一个7x7的卷积层,输出channel为64,步长为2,注意pad为3,即在周围填充三圈 经过一个3x3的最大池化层,步长为2,注意pad为1 ...
Inception Net v3 包含了针对 Inception v2 所述的所有升级，并且增加使用了以下内容： RMSProp 优化器。 分解为 7x7 卷积。 辅助分类 BatchNorm。 标签平滑（添加到损失公式中的正则化组件类型，防止网络过于准确，防止过度拟合。）Inception v4 Inception v4 和 Inception-ResNet 被介绍在同一篇论文。为了清晰起见，...
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。