5、Inception——ResNet V1 & Inception——ResNet V2 四、整体架构代码实现 GoogLeNet.py文件实现Inception v3网络前向传播过程以及网络的参数: (一)slim应用介绍 slim这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”。 tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或...
该架构在保持计算效率的同时,提高了模型的性能。 Inception-v2的主要改进包括: 因式分解大的卷积核(如将7× 7的卷积分解为三个3× 3的卷积)。 使用不对称卷积分解空间卷积(如将3× 3的卷积分解为1× 3和3× 1的卷积)。 引入了批量归一化技术(Batch Normalization),以加速训练并改善模型性能。 在辅助分类器...
Inception-v3 架构的主要思想是 factorized convolutions (分解卷积) 和 aggressive regularization (激进的正则化) 注:一般认为 Inception-v2 (BN 技术的使用) 和 Inception-v3 (分解卷积技术) 网络是一样的,只是配置上不同,那么就暂且本文所述的是 Inception-v3 吧。 设计原则 作者在文章中提出了 4 个设计网络...
InceptionV3模型是谷歌Inception系列里面的第三代模型,相比于其它神经网络模型, Inception网络最大的特点在于将卷积核组合在一起,建立了一个多分支结构,使得网络能够并行地计算。 Inception网络架构的优点 更高的表现力:Inception网络具有更高的表现力,即可以在相同的计算资源下获得更好的分类效果。 并行计算:通过并行计算...
另一方面,GoogLeNet[20]的Inception架构也被设计为在内存和计算预算严格限制的情况下也能表现良好。例如,GoogleNet只使用了500万参数,与其前身AlexNet相比减少了12倍,AlexNet使用了6000万参数。此外,VGGNet使用了比AlexNet大约多3倍的参数。 Inception的计算成本也远低于VGGNet或其更高性能的后继者[6]。这使得可以在...
Inceptionv3 是一种深度卷积神经网络架构,由 Google 公司在 2015 年提出。它是 Inception 系列的第三代产品,具有非常出色的图像识别能力,曾在 ImageNet 图像识别大赛中获得优异成绩。Inceptionv3 的主要特点是采用多种不同尺度的卷积核,以捕捉图像的多尺度信息。此外,它还采用了残差连接,使得网络更容易训练。 2.Ince...
博主在前一篇博客中介绍了GoogLeNet 之 Inception-v1 解读中的结构和思想。Inception的计算成本也远低于VGGNet。然而,Inception架构的复杂性使得更难以对网络进行更改。如果单纯地放大架构,大部分的计算收益可能会立即丢失。这...
2015 年 12 月,该团队发布 Inception 模块和类似架构的一个新版本V3。该论文更好地解释了原始的 GoogLeNet 架构,在设计选择上给出了更多的细节。原始思路如下: 通过谨慎建筑网络,平衡深度与宽度,从而最大化进入网络的信息流。在每次池化之前,增加特征映射。
Inception架构的主要思想是找出如何用密集成分来近似最优的局部稀疏结。 1 .采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野,最后拼接意味着不同尺度特征的融合; 2 .之所以卷积核大小采用1x1、3x3和5x5,主要是为了方便对齐。设定卷积步长stride=1之后,只要分别设定padding = 0、1、2,采用same卷积可以得到相同维度的特征...
Inceptionv3是基于深度卷积神经网络的架构,其基本原理是通过多个并行的卷积层和池化层来同时捕捉图像的不同尺度的特征。Inceptionv3在网络的内部使用了Inception模块,该模块可以在不同尺度上进行卷积操作,从而增强了网络对不同尺度特征的感知能力。 二、Inceptionv3的结构 ...