也有一些证据表明残差 Inception 网络在相近的成本下略微超过没有残差连接的 Inception 网络。作者还通过三个残差和一个 Inception v4 的模型集成,在 ImageNet 分类挑战赛的测试集上取得了 3.08% 的 top-5 误差率。 (左起)Inception ResNet 中的 Inception 模块 A、B、C。注意池化层被残差连接所替代,并在残差...
该篇主要介绍Inception系列,主要包含Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4、Inception-Resnet。 Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Res...
Inception V4在Inception V3的基础上增加了模型的深度,同时对Inception模块进行了微调优化。 Inception V4(如Figure1所示)输入图像的大小(299x299x3)与Inception V3保持同样的大小,模型的结构顺序如下所示:网络中增加Stem结构(Figure2所示)加深模型的复杂度,图像大小从299x299减小到35x35,然后经过4次Inception-A结构卷...
（左起）在 Inception v4 中使用的 Inception 模块 A、B、C。注意它们和 Inception v2（或 v3）模块的相似性。（图源：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf）Inception v4 引入了专用的「缩减块」（reduction block），它被用于改变网格的宽度和高度。早期的版本并没有明确使用缩减块，但也实现了其功能。缩...
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」(reduction block),它被用于改变网格的宽度和高度。
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类...
4.1 Inception-V4 4.2 inception_resnet_v1 4.3 inception_resnet_v2 在下面的结构图中,每一个inception模块中都有一个1∗1的没有激活层的卷积层,用来扩展通道数,从而补偿因为inception模块导致的维度约间。其中Inception-ResNet-V1的结果与Inception v3相当;Inception-ResNet-V1与Inception v4结果差不多,不过实...
Inception-v3 结构的复杂程度以后够复杂了,但是它还有几个升级版本,就是 Inception-v4,Inception-ResNet-v1 和 Inception-ResNet-v2。这几个升级版本都出自同 一篇论文《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》
Inception-v4 的作者不认同非常深层的网络一定要 使用残差单元才行,所以他们设计了没有使用残差单元的深度网络 Inception-v4,不过 Inception-v4 的作者认同加上 残差单元以后,模型可以训练得更加快一些。 Inception-ResNet-v1 和 Inception-ResNet-v2 顾名思义就是 Inception 的设计加上 ResNet 的残差结构...
InceptionV4 InceptionV4 ⽬录 在下⾯的结构图中，每⼀个inception模块中都有⼀个1∗1的没有激活层的卷积层，⽤来扩展通道数，从⽽补偿因为inception模块导致的维度约间。其中Inception-ResNet-V1的结果与Inception v3相当；Inception-ResNet-V1与Inception v4结果差不多，不过实际过程中Inception v4会明显...