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...
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...
这样一来,模型可以在训练集上拟合的很好,但由于其他错误标签位置的损失没有计算,导致预测的时候,预测错误的概率增大。Label Smoothing Regularization(LSR)标签平滑正则化,机器学习中的一种正则化方法,是一种通过在输出y中添加噪声,实现对模型进行约束,降低模型过拟合(overfitting)程度的一种约束方法(regularization methed...
一、Inception网络(google公司)——GoogLeNet网络的综述 获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数), 但是这里一般设计思路的情况下会出现如下的缺陷: 1.参数太多,若训练数据集有限,容易过拟合; 2.网络越大计算复杂度越大,难以应用; 3.网络越深,梯度越往后穿越容易消失,...
今天,我们将为大家介绍一种名为“Inceptionv3”的卷积神经网络(CNN)。卷积神经网络是一种深度学习技术,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。Inceptionv3是Google在2015年推出的一个预训练模型,它在多个计算机视觉任务上取得了优异的性能。 卷积神经网络的基本结构包括卷积层、激活函数层、池化层和全连接层。这些层...
Inception-v2和Inception-v3都是出自同一篇论文《Rethinking the inception architecture for computer vision》,该论文提出了多种基于 Inception-v1 的模型优化 方法,Inception-v2 用了其中的一部分模型优化方法,Inception-v3 用了论文中提到的所有 优化方法。相当于 Inception-v2 只是一个过渡版本,Inception-v3...
1 Inception-V3模型简介 本例使用预训练好的深度神经网络Inception-v3模型来进行图像分类。Inception-v3模型在一台配有 8 Tesla K40 GPUs,大概价值$30,000的野兽级计算机上训练了几个星期,因此不可能在一台普通的PC上训练。我们将会下载预训练好的Inception模型,然后用它来做图像分类。
Inception v3模型在一台配有 8 Tesla K40 GPUs,大概价值$30,000的野兽级计算机上训练了几个星期,因此不可能在一台普通的PC上训练。我们将会下载预训练好的Inception模型,然后用它来做图像分类。 Inception v3模型大约有2500万个参数,分类一张图像就用了50亿的乘加指令。在一台没有GPU的现代PC上,分类一张图像转...
表中,Factorized 7 × 7包括将第一个7*7卷积层分解成3*3卷积层序列;BN-auxiliary指的是网络中辅助分类器的全连接网络也进行了batch-normalized,而不是仅有卷积层采用了该处理;作者将Table 3中最后一行的模型称为“Inception-v3”,并且在multi-crop和ensemble setting中对它进行评估。
先创建一个类NodeLookup来将softmax概率值映射到标签上;然后创建一个函数create_graph()来读取并新建模型;最后读取哈士奇图片进行分类识别: # -*- coding: utf-8 -*-importtensorflowastfimportnumpyasnp#import reimportos model_dir='C:/Users/Dexter/Documents/ML_files/171003_Inception_v3/Inception_model'ima...