为此,作者提出可以用2个连续的3×3卷积层(stride=1)组成的小网络来代替单个的5×5卷积层,这便是Inception V2结构, 保持感受野范围的同时又减少了参数量,如下图: 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...
BN算法是一个正则化方法,可以提高大网络的收敛速度。简单介绍一下BN算法。就是对输入层信息分布标准化处理,使得规范化为N(0,1)的高斯分布,收敛速度大大提高。 3 Inception V3【3】 学习Factorization into small convolutions的思想,将一个二维卷积拆分成两个较小卷积,例如将7*7卷积拆成1*7卷积和7*1卷积。这...
Inception-v3 架构的主要思想是 factorized convolutions (分解卷积) 和 aggressive regularization (激进的正则化) 注:一般认为 Inception-v2 (BN 技术的使用) 和 Inception-v3 (分解卷积技术) 网络是一样的,只是配置上不同,那么就暂且本文所述的是 Inception-v3 吧。 设计原则 作者在文章中提出了 4 个设计网络...
文章的最后列出了inception v3的结构。 pytorch提供的有六种基本的inception模块,分别是InceptionA——InceptionE。 InceptionA 结构: 代码: class InceptionA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, pool_features): super(InceptionA, self).__init__() self.branch1x1 = BasicConv2d(in_channels, ...
深度神经网络Google Inception Net-V3结构图 前言 Google Inception Net在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)中取得第一名,该网络以结构上的创新取胜,通过采用全局平均池化层取代全连接层,极大的降低了参数量,是非常实用的模型,一般称该网络模型为Inception V1。随后的Inception V2中...
Inception V4相比V3主要是结合了微软的ResNet. 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...
Inception V3网络结构图: Inception V3中设计CNN的思想和Trick: (1)Factorization into small convolutions很有效,可以降低参数量,减轻 过拟合,增加网络非线性的表达能力。 (2)卷积网络从输入到输出,应该让图片尺寸逐渐减小,输出通道数逐渐增加, 即让空间结构化,将空间信息转化为高阶抽象的特征信息。
GoogLeNet的设计受到了NiN很大的影响,吸收了NiN中串联网络的思想,并在此基础上做了改进 LeNet、AlexNet、VGG和NiN GoogLeNet Inception块 GoogLeNet中最重要的是Inception块,在这个块中抽取了不同的通道,不同的通道有不同的设计,如下图所示,Inception块通过四条路经从不同的层面抽取信息,然后在输出通道维合并: ...
网络结构解读之inception系列四:Inception V3 Inception V3根据前面两篇结构的经验和新设计的结构的实验,总结了一套可借鉴的网络结构设计的原则。理解这些原则的背后隐藏的动机比单纯知道这个操作更有意义。 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision...
由Inception Module组成的GoogLeNet如下图: 对上图做如下说明: 1. 采用模块化结构,方便增添和修改。其实网络结构就是叠加Inception Module。 2.采用Network in Network中用Averagepool来代替全连接层的思想。实际在最后一层还是添加了一个全连接层,是为了大家做finetune。