14.Inception v4:在Inception v3的基础上,引入了更多的卷积和池化操作,并使用更深的网络结构,进一步提高了模型的准确性。 15.Inception-ResNet:将ResNet模型的残差连接引入到Inception模型中,进一步提高了模型的准确性和训练速度。 结论 Inception是一种深度学习模型,通过引入多个并行的卷积和池化操作,可以在不同尺度上...
Inception V4 引入Resnet的skip conncetion的思想，进一步加深网络。
Inception v4 Inception-ResNet 让我们从头开始构建 Inception v1(GoogLeNet): Inception 架构多次使用 CNN 块和 1×1、3×3、5×5 等不同的过滤器,所以让我们为 CNN 块创建一个类,它采用输入通道和输出通道以及 batchnorm2d 和 ReLu 激活. class conv_block(nn.Module): def __init__(self, in_channels...