神经网络领域近年来出现了很多激动人心的进步,斯坦福大学的 Joyce Xu 近日在 Medium 上谈了她认为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构: ResNet、Inception 和 Xception。机器之心对本文进行了编译介绍,更多架构可参阅机器之心文章《10 大深度学习架构:计算机视觉优秀从业者必备(附代码实现)》。 过去几...
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,使网络越来越深,以此希望能够得到更好的性能。 例如AlexNet,GoogleNet、 VGG-Net、ResNet等都是通过加深网络的层次和深度来提高准确率。 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...
ResNet-50 结构 ResNet有2个基本的block,一个是Identity Block,输入和输出的dimension是一样的,所以可以串联多个;另外一个基本block是Conv Block,输入和输出的dimension是不一样的,所以不能连续串联,它的作用本来就是为了改变特征向量的dimension 因为CNN最后都是要把输入图像一点点的转换成很小但是depth很深的featur...
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...
Inception-ResNet 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...
ResNet的网络结构可看下图: ResNet结构图表 ResNet的残差shortcut示意图如下: Shortcut原理 相比于学习x->f(x)的映射,这样的网络学习的是x->F(x)+G(x)的映射。当输入x的维度和输出F(x)维度一致时,G(x) = x,这就是Identity shortcut。当维度不一致时,Projection shortcut 把输入映射到和输出一样的维数...
2. Inception-resnet-v1 & Inception-resnet-v2 图2.1 Inception-resnet-v1 & Inception-resnet-v2的结构图 2.1 Inception-resnet-v1的组成模块 图2.1.1 图2.1的stem和Inception-ResNet-A部分结构图 图2.1.2 图2.1的Reduction-A和Inception-ResNet-B部分结构图 ...
Inception 很快就变成了一种具有决定性意义的模型架构。最新的版本 Inception v4 甚至将残差连接放进了每一个模组中,创造出了一种 Inception-ResNet 混合结构。但更重要的是,Inception 展现了经过良好设计的「网中有网」架构的能力,让神经网络的表征能力又更上了一层楼。
本文将介绍AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception和DenseNet架构体系的相关内容。AlexNet AlexNet是第一个在ImageNet分类上表现出色的大规模卷积神经网络体系结构。AlexNet在比赛中大大超越了以前所有基于非深度学习的模型。AlexNet体系结构是：卷积层、池化层、归一化层、conv-pool-norm、几个卷积层、池化层，然后是几个全...