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」(reduction block),它被用于改变网格的宽度和高度。 网络结构如...
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...
而在inception-resnet-v2与inception v4的对比中,inception-resnet-v2的训练速度更块,而且结果比inception v4也更好一点。所以最后胜出的就是inception-resnet-v2。 **图3.3 不同模型的结果对比** 4. 代码 4.1 Inception-V4 fromkeras.layersimportInputfromkeras.layers.mergeimportconcatenatefromkeras.layersimportD...
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...
[x1, x2, x3], dim=1) return x class InceptionV4(nn.Module): def __init__(self, in_channels, n_classes): super().__init__() # self.stem: begin self.conv1 = ConvBlock(in_channels=in_channels, out_channels=32, kernel_size=3, stride=2, padding=0) self.conv2 = ConvBlock(...
Inception v4在设计时移除了Inception v3中历史包袱，简化网络结构，以适应Tensorflow的分布式训练环境，最终打造了一个更简洁、统一的模型。Inception-ResNet系列引入了残差连接，将Inception模块与ResNet结合，旨在构建宽度和深度兼具的网络结构。通过残差连接，网络能够更稳定地训练至更深层次，提高模型性能。研...
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...
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。缩减块 A（从 35x35 到 17x17 的尺寸缩减）和缩减块 B（从 17x17 到 8x8 的尺寸缩减）。这里参考了论文中的相同超参数设置（V,I,k）。（图源：https://ar...
随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,他们基于inception v3的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2,并修改inception模块提出了inception v4结构。基于inception v4的网络实验发现在不引入残差结构的基础上也能达到和inception-resnet-v2结构相似的结果,从而认为何凯明等人...
Inception V4的网络结构图中，各组件与Inception V3的组件高度相似，接下来逐一详细解析。在图中，stem结构部分，V符号表示valid convolution，不包含V的为same mode convolution。Inception-A结构图展示，与Inception V3保持一致，未进行任何改动。Inception-B结构图展示，与Inception V3同样保持一致，未有变动...