为了避免这一现象提出的inception具有如下结构,在3x3前,5x5前,max pooling后分别加上了1x1的卷积核起到了降低特征图厚度的作用,也就是Inception v1的网络结构。 Google Inception Net首次出现在ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet同年),就以较大优势取得了第一名。那届比赛中的Inception Net通常被称为Inception...
在增加网络层数的过程中,training accuracy 逐渐趋于饱和,继续增加层数,training accuracy 就会出现下降的现象,而这种下降不是由过拟合造成的 ResNet中Residual的功能 残差网络结构的提出,就是解决了随着网络层数的加深,出现的梯度弥散、梯度爆炸、以及网络退化的现象。 换句话说,ResNet的跳接就是为了提高梯度跨block传播...
GoogleNet/Inception框架是建立在这样的一种思想中的,在深度网络中大部分的激活值都是不必须的(激活值为0 )或者冗余的因为他们之间相互关联。因此大部分深度网络的高效结构中有稀疏连接,着也意味着输出512通道并不需要和全部的512通道相连接,也有一些技巧可以去将这些不必须的连接截断掉。 所以GoogleNet发明一个模块称...
论文借鉴了目前主流优秀的网络结构(如ResNet和GoogleNet)的重复堆叠思想,使得RNN控制器学习得到也是基本单元convolutional cell,这是和原来的NAS很不一样的地方。论文通过堆叠convolution cell从而构建整个网络结构,如图5所示就是基于这两种cell在不同数据集上构建的网络结构。 为了生成可扩展的网络结构并且...
DenseNet | DenseNet的基本思路与ResNet一致,但相比ResNet,DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制:即互相连接所有的层,具体来说就是每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入(如下图的DenseBlock)。DenseNet主要还是和ResNet及Inception网络做对比,思想上有借鉴,但却是全新的结构,网络结构并不复杂,却非常有效!作者...
ResNet、VGG和Inception网络都是经典且效果较好的图像分类网络结构,它们的一些结构特点如下: 1. ResNet 引入残差连接,解决网络层数加深时的训练退化问题 通过残差块构建网络,增加网络层数而不增加模型复杂度 python class ResBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): ...
CNN 常用的几个模型 LeNet5 AlexNet VGGNet Google Inception Net 微软ResNet残差神经网络 LeNet5 LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。 LenNet-5共有7层(不包括输入层)...
1.3 网络结构 如图1.1.1所示,ResNet相比传统的网络的区别就是将某一层的输出接着连接到后面的几层,这其中可以跳2层,3层(1层的话就是个线性层,一点效果都没了)。具体的网络结构对比如下。 图1.3.1 3种网络结构:VGG;没有残差快捷连接的网络;34层的ResNet网络 ...