Inception v1首先是出现在《Going deeper with convolutions》这篇论文中,作者提出一种深度卷积神经网络Inception,它在 ILSVRC14 中达到了当时最好的分类和检测性能。 Inception v1的主要特点: 一是挖掘了1 1卷积核的作用*,减少了参数,提升了效果; 二是让模型自己来决定用多大的的卷积核。 1* 1卷积 1* 1卷积...
下面主要介绍一下Inception v4是如何来解决上述问题的。Inception v4主要提出了以下几种改进: Inception v4 引入了一个新的stem模块,该模块放在Inception块之间执行。具体结构如下所示: 基于新的stem和Inception 模块,Inception v4重新提出了三种新的Inception模块分别称为 A、B 和 C 3.引入了专用的「缩减块」(reductio...
Inception v1首先是出现在《Going deeper with convolutions》这篇论文中,作者提出一种深度卷积神经网络Inception,它在 ILSVRC14 中达到了当时最好的分类和检测性能。 Inception v1的主要特点: 一是挖掘了1 1卷积核的作用*,减少了参数,提升了效果; 二是让模型自己来决定用多大的的卷积核。 1* 1卷积 1* 1卷积...
Inception v1首先是出现在《Going deeper with convolutions》这篇论文中,作者提出一种深度卷积神经网络 Inception,它在 ILSVRC14 中达到了当时最好的分类和检测性能。 Inception v1的主要特点: 一是挖掘了1 1卷积核的作用*,减少了参数,提升了效果; 二是让模型自己来决定用多大的的卷积核。 1* 1卷积 1* 1卷...
Iception-V4 本文是将Inception结构和残余连接相结合,通过残余连接加速Inception网络的训练。提出了两个Inception残余网络:Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2网络;一个Inception网络Inception-v4,证明了在算法开销相近时,残余Inception网络比没有残余连接的Inception网络的性能稍稍好一些。
Inception 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。 Inception v1 Inception v1 首先是出现在《Going deeper with convolutions》这篇论文中,作者提出一种深度卷积神经网络 Inception,它在 ILSVRC14 中达到了当时最好的分...
研究了Inception模块与残差连接的结合,ResNet结构大大加深了网络的深度,而且极大的提高了训练速度。总之,Inception v4就是利用残差连接(Residual Connection)来改进v3,得到Inception-ResNet-v1, Inception-ResNet-v2, Inception-v4网络我们先简单的看一下什么是残差结构: ...
Inception V1-V4总结: Inception V1: Inception v1的网络,将1x1,3x3,5x5的conv和3x3的pooling,堆叠在一起, 一方面增加了网络的width, 另一方面增加了网络对尺度的适应性; Inception V2: 一方面了加入了BN层,减少了Internal Covariate Shift(内部neuron的数据分布发生变化),使每一层的输出都规范化到一个N(0, ...
Inception-v4是对原来的版本进行了梳理。 此篇文章还提出了Inception-ResNet(在Inception模块中引入ResNet的残差结构,它共有两个版本),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。
研究了Inception模块与残差连接的结合,ResNet结构大大加深了网络的深度,而且极大的提高了训练速度。总之,Inception v4就是利用残差连接(Residual Connection)来改进v3,得到Inception-ResNet-v1, Inception-ResNet-v2, Inception-v4网络 我们先简单的看一下什么是残差结构: ...