Inception v4:Inception v2/v3块,Stem块复杂,收敛慢 Inception-Resnet v1:Inception v3(简化Inception) + Resnet,Stem简单,通道统一,计算量和Inception v3相当,较小的模型 Inception-Resnet v2:Inception v4(Stem) + Resnet,Stem复杂,通道多样,计算量和Inception v4相当,较大的模型,当然准确率也更高 分为Stem块...
Inception ResNet v1模型 项目使用了预训练的bert模型进行文本分类 先说一下总体思路: 1.从官方的ckpt模型文件中加载模型,接一层全连接和激活函数,再接一层输出层即可,根据分类的类别选择输出层节点的个数。 2.构造模型后,冻结bert层,只训练后续接的分类层,保存模型,这一步可以不保存优化器状态,因为当前优化器...
inception-resnet v1网络主要被用来与inception v3模型性能进行比较。因此它所用的inception子网络的计算相对常规inception模块有所减少,这是为了保证使得它的整体计算/内存开销与inception v3近似,如此才能保证比较的公平性(毕竟Googler们的观点是:CNN深度网络的设计是追求计算与内存受限的情况下的性能最优化)。 下图中右...
tensor_name: InceptionResnetV1/Repeat_2/block8_5/Branch_1/Conv2d_0c_3x1/BatchNorm/beta [ 0.30647334 -0.08073353 0.0034077 0.21510068 0.27146173 0.1675657 0.26604554 -0.1032317 0.11984207 0.11724642 0.07620736 0.12375554 -0.06992248 0.13697843 0.12919003 0.34591344 0.36568451 0.317754 0.02724701 -0.00439289 0.0...
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