inceptionV4主要是借鉴了resNet残差网络的思想,可以看做是inceptionV3和resNet的结合。inceptionV4模型大小163M,错误率仅仅为3.08%。主要在ResNet网络中讲解 6 ResNet 6.1 ResNetV1 ResNet由微软提出,并夺得了2015年ILSVRC大赛的冠军。它以152层的网络深度,将错误率降低到只有3.57%,远远低于5.1%的人眼识别错误率。...
即使是RESNET比VGG16和VGG19更深,模型的大小实际上是相当小的,用global average pooling(全局平均水平池)代替全连接层能降低模型的大小到102MB。 Inception V3 “Inception”微架构由Szegedy等人在2014年论文"Going Deeper with Convolutions"中首次提出。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1409.4842 GoogLeNet中所用...
Inception v3模型在一台配有 8 Tesla K40 GPUs,大概价值$30,000的野兽级计算机上训练了几个星期,因此不可能在一台普通的PC上训练。我们将会下载预训练好的Inception模型,然后用它来做图像分类。 Inception v3模型大约有2500万个参数,分类一张图像就用了50亿的乘加指令。在一台没有GPU的现代PC上,分类一张图像转...
3、Inception V3结构 大卷积核完全可以由一系列的3×3卷积核来替代,那能不能分解的更小一点呢。 文章考虑了 nx1 卷积核,如下图所示的取代3×3卷积: 于是,任意nxn的卷积都可以通过1xn卷积后接nx1卷积来替代。实际上,作者发现在网络的前期使用这种分解效果 并不好,还有在中度大小的feature map上使用效果才会更...
InceptionV3是谷歌的研究团队提出的深度卷积神经网络模型。该模型采用了基于并行结构的Inception模块,在多个尺度上进行特征提取,通过将不同尺度上提取的特征进行汇合,使得模型可以同时兼顾低层次和高层次的特征。Inception模块采用了不同大小的卷积核,从而可以有效地捕捉不同尺度下的特征。InceptionV3在ImageNet数据集上取得了...
之后,使用了BN算法(BN使用在conv之后,relu之前),来加速网络的收敛速度。在V3版本中,还使用了卷积因子分解的思想,将大卷积核分解成小卷积,节省了参数,降低了模型大小。在V4版本中,使用了更加统一的inception模块,并结合了resnet的残差思想,能将网络做得更深。
这是深度学习模型解读第3篇,本篇我们将介绍GoogLeNet v1到v3。 01Inception V1【1】 GoogLeNet首次出现在2014年ILSVRC 比赛中获得冠军。这次的版本通常称其为Inception V1。Inception V1有22层深,参数量为5M。同一时期的VGGNet性能和Inception V1差不多,但是参数量也是远大于Inception V1。
Inception-v4的结构选择关注于优化训练速度，通过调整层尺寸平衡模型子网间的计算量。Inception-ResNet-v1计算量与Inception-v3相似，而Inception-ResNet-v2与Inception-v4主体计算量相当。残差Inception模块后添加过滤器扩展层，增加维度以补偿降维，且在传统层上使用BN，但未在输入与输出相加的层使用BN。残差...