使用残差连接:为了解决网络深度增加导致的梯度消失问题,可以使用残差连接(Residual Connection)来直接连接Inception模块的不同部分。通过残差连接,可以使得梯度能够直接传递到较深的网络层,提高网络的训练效果。三、Inception模块的应用Inception模块在许多计算机视觉任务中都有广泛的应用,如图像分类、目标检测、语义分割等。以下...
Inception也叫GoogLeNet,是一种基本的深度学习的结构,我们会在这种通过的结构上面做修改,以满足我们的模型需求。Inception还没提出来的时候,我们要增加网络的精确度,都是通过网络层数的加深的操作,去达到目的,但是随之而来的问题是,深度越深,可能会过拟合,可能会梯度消失。所以提出了Inception,我们先看看Inception的结构。
pytorch使用inceptionv3做迁移学习 pytorch模型迁移 目录 一、原因 二、迁移与微调 1. 迁移学习 2. 模型微调 三、PyTorch中模型微调-Resnet-18 用于二分类 1. 直接训练 2. 迁移训练,但不冻结卷积层,固定学习率 3. 迁移训练,第一种方法:冻结卷积层,固定学习率 4. 迁移训练,第二种方法:冻结卷积层,卷积层的学...
Inception(in_channel=512,out_channel_list=[160,224,64,64],middle_channel_list=[112,24]) ) self.inception4c=nn.Sequential( Inception(in_channel=512,out_channel_list=[128,256,64,64],middle_channel_list=[128,24]) ) self.inception4d=nn.Sequential( Inception(in_channel=512,out_channel_list...
Inception V4(如Figure1所示)输入图像的大小(299x299x3)与Inception V3保持同样的大小,模型的结构顺序如下所示:网络中增加Stem结构(Figure2所示)加深模型的复杂度,图像大小从299x299减小到35x35,然后经过4次Inception-A结构卷积(Figure3)保持图像的大小不变,Reduction-A结构(Figure6)将图像大小从35x35减小到17x17...
2 替换第2个卷积为Inception结构(conv2) 代码实现 代码语言:javascript 复制 class Inception_conv2(nn.Module): def __init__(self): super(Inception_conv2, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, 1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) # 第1个分支 # 使用常规的卷积操作+池化...
Inception模块与PyTorch的NN模块:深入探索和组合使用在深度学习的浪潮中,卷积神经网络(CNN)占据了重要的地位。而在CNN中,Inception模块是一种非常有效的结构,它能够在减少模型复杂度的同时提高模型的表达能力。另一方面,PyTorch的NN模块则为开发者提供了一系列的强大工具,以方便他们构建和训练各种复杂的神经网络模型。本文...
在迁移学习中,我们需要对预训练的模型进行fine-tune,而pytorch已经为我们提供了alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg的权重,这些模型会随torch而一同下载(Ubuntu的用户在torchvision/models目录下,Windows的用户在Anaconda3\Lib\site-packages\torchvision\models目录下)。
通过Inception的模块化,针对图像的不同尺寸,使用不同的卷积核进行操作,让网络自己去选择,在网络在训练的过程中通过调节参数自己去选择使用。 根据上面的Inceptiion,直接设置网络结构 直接上源码 ModelGoogleNet.py 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassInception(nn.Modu...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassInception3(nn.Module):def__init__(self, num_classes=1000, aux_logits=True, transform_input=False):super(Inception3, self).__init__() self.aux_logits = aux_logits self.transform_input = transform_input ...