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...
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...
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...
[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 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...
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...
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 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...
建立InceptionV3与InceptionV4模型训练任务,如下: 由于开发机器上有两块GPU显卡,我们将两个模型一起训练。inception_v3 由第二块GPU计算,inception_v4由第一块GPU计算,训练的batch_size均为32,learning_rate均为0.01,image_size均为299,保持其他训练参数一致,这样方便比较两者的性能。为了快速得到有效的训练成果,我们采...