图1 Inception-v4网络,图2,3,4,5,6,7是各组成部分的详细结构 图2 纯Inception-v4和Inception-ResNet-v2网络主干(stem)的结构,是图1和图8的输入部分 图3 纯Inception-v4网络中35*35网格modules的结构,是图1中的Inception-A模块 图4 纯Inception-v4网络中17*17网格modules的结构,是图1中的Inception-B模块 ...
比Inception-Resnet v1的块内卷积核的通道更多样化 核心结构 Stem块,用的就是上面Inception v4的图 3。 3种Inception-Resnet块:相比Inception v4各模块内的卷积核通道数都变少了,但模块经升维后整体的宽度一样(参数更少);都加入了直连结构(更深,收敛更快);最后都用1*1提升维度(更宽) Inception-Resnet-A,...
Inception v4 和 Inception -ResNet 在同一篇论文《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》中提出来。 Inception v4网络结构 Inception v4 首先stem分支,可以直接看论文的结构图: 然后接下来它们有三个主要的Inception 模块和Reduction模块,称为 A、B 和 C(和 Inceptio...
Feature Extractor[Inception v4] 0. 背景 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-re...
研究了Inception模块与残差连接的结合,ResNet结构大大加深了网络的深度,而且极大的提高了训练速度。总之,Inception v4就是利用残差连接(Residual Connection)来改进v3,得到Inception-ResNet-v1, Inception-ResNet-v2, Inception-v4网络我们先简单的看一下什么是残差结构: ...
Inception-v4网络,对于Inception块的每个网格大小进行了统一。 下图是Inception-v4的结构:所有图中没有标记“V”的卷积使用same的填充原则,即其输出网格与输入的尺寸正好匹配。使用“V”标记的卷积使用valid的填充原则,意即每个单元输入块全部包含在前几层中,同时输出激活图(output activation map)的网格尺寸也相应会减...
图1 inception v4 网络结构图 图2 Inception-resnet-v1的结构图 图3 Inception-resnet-v2的结构图 作者们在训练的过程中发现,如果通道数超过1000,那么Inception-resnet等网络都会开始变得不稳定,并且过早的就“死掉了”,即在迭代几万次之后,平均池化的前面一层就会生成很多的0值。作者们通过调低学习率,增加BN都...
并在2014年,ImageNet挑战赛(ILSVRC14)中,GoogLeNet获得了第一名。GoogLeNet模型结构的特点是网络层数更深了。随着谷歌团队的研究,Inception历经了V1、V2、V3、V4等多个版本的发展,并不断趋于完善,下面简要概述。 GoogleNet 模型 为什么增加神经网络的层数,会带来计算量大和过拟合的问题?
在下面的结构图中,每一个inception模块中都有一个1∗11∗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会明显慢于Inception-ResNet-v2,这也许是因为...