8. 用pytorch实现Inception-v3 继续考古CNN,参考论文:[1512.00567] Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision TL;DR 背景和动机:Inception架构在效率上具有优势,但其复杂性使得对其进行调整和扩展变得困难。 CNN总体设计原则:避免表示瓶颈、使用高维表示有利于局部处理、在低维嵌入上进行空间聚合、平衡网络...
本论文在GoogLeNet和BN-Inception的基础上,对Inception模块的结构、性能、参数量和计算效率进行了重新思考和重新设计。 提出四大设计原则,将5x5卷积分解为两个3x3卷积,将3x3卷积分解为1x3和3x1两个不对称卷积。 提出Inception V2和Inception V3模型,取得3.5%的Top-5错误率,获得ImageNet 2015图像分类竞赛亚军(冠军为Res...
inception_v3论文解读 Inception-V3（rethinking the Inception Architecture for Computer Vision）Rethinking这篇论文中提出了一些CNN调参的经验型规则，暂列如下：●避免特征表征的瓶颈。特征表征就是指图像在CNN某层的激活值，特征表征的大小在 CNN中应该是缓慢的减小的。●高维的特征更容易处理，在高维特征上训练更快，...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf 之前的俩版本: InceptionV1 精读 InceptionV2 & BN 精读 强烈建议按顺序来,在这篇论文之前先看V1和V2。 这篇论文实际上应该是inceptionV3, inceptionV2是 BN的那一篇,不过在我查资料的时候,也有极少数人说incep...
0. 前言Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision - 原文译文参考笔记1参考笔记2参考笔记3 1. 综述分析了Inception优化的一些历史情况:VGG参数太多(主要是全连接层),计算不高效(主要原因是…
Inception-V3论文翻译——中英文对照 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Abstract Convolutional networks are at the core of most state-of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding...
网络有42层,但是计算量只有GoogLeNet的2.5倍,另外inception-v3是加上了辅助分类器,并且辅助分类器也加入了BN层。具体参数如下图: 图5.6.7如下图 7. Model Regularization via Label Smoothing 这里作者写了一个新的loss,其实也不难理解,但不想敲latex了,copy一下翻译...
上一篇我们介绍了Inception的原始版本和V1版本:经典神经网络论文超详细解读(三)——GoogLeNet学习笔记(翻译+精读+代码复现) 这个结构在当时获得了第一名,备受关注。但InceptionV1是比较复杂的,于是作者潜力研究之后又推出了改进后的版本Inception V2-V3(《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》),就...
CNN系列:Inception-v3:重新思考计算机视觉的初始架构(Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision) 原论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567· 译者按: 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,使网络越来越...
论文同时提出来 Inception V2 和 Inception V3,它聚焦在提升模型准确率的前提下,还追求了计算效率和能耗等移动设备上的性能。目标在于充分利用计算效率 通用设计原则 1. 避免过度降维或收缩特征,特别是在网络浅层 降维会造成各通道间的相关性信息丢失,仅反映了稠密的信息 ...