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GoogLeNet,发明了Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2,其中Inception-ResNet-v2效果非常好,但相比ResNet,Inception-ResNet-v2的复杂度非常惊人,跟Inception v4差不多 3、加入了Residual Connections以后,网络的训练...
—2015年12月的论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision提出的Inception V3(top-5错误率3.5%)。 —2016年2月的论文Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning提出的Inception V4(top-5错误率3.08%)。 论文翻译...
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模块之间特征图尺寸的减小如下...
在inception-resnet-v1与inception v3的对比中,inception-resnet-v1虽然训练速度更快,不过最后结果有那么一丢丢的差于inception v3; 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。
Inception-ResNet网络是在Inception模块中引入ResNet的残差结构,它共有两个版本,其中Inception-ResNet-v1对标Inception-v3,两者计算复杂度类似,而Inception-ResNet-v2对标Inception-v4,两者计算复杂度类似。Inception-ResNet网络结构如图15所示,整体架构与Inception类似,右图两个分别是Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet...
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...
Inception Net v3 整合了前面 Inception v2 中提到的所有升级,还使用了: RMSProp 优化器; Factorized 7x7 卷积; 辅助分类器使用了 BatchNorm; 标签平滑(添加到损失公式的一种正则化项,旨在阻止网络对某一类别过分自信,即阻止过拟合)。 Inception v4 Inception v4 和 Inception -ResNet 在同一篇论文《Inception-v4...
本文介绍了 Inception 家族的主要成员,包括 Inception v1、Inception v2 、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。 Inception 网络是CNN分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前,大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多,使网络越...