其实总的来说,创新性的应该包含了inception,残差学习,深度可分离卷积,分组卷积几种。inception有GoogLeNet V1-V4、Xception、ResNeXt。残差学习有ResNet、ResNeXt、DenseNet、GoogLeNet V4。深度可分离卷积有MobileNet、ShuffleNet、Xception。分组卷积有ResNeXt、ShuffleNet。
这里引用知乎上的一个回答: 此外,针对50层以上的resnet,改用以下结构,减训练参数。 好的,到这里就介绍完resnet的原理了,随着网络深度加深,解决了梯度弥散和性能退化的问题。 一些其他理解: 1、刚开始看到resnet结构时,个人觉得与RNN、LSTM这种结构有点类似,都是保持了一些需要长期保留的信息,增加了特征信息。 2...
4.ResNet登场 在V1—>V3之后,ResNet残差网络出场了,下图左边的叫Plain net,映射他可以拟合出任意目标映射H(x),出来了一个Residual net,右下图拟合出F(x),H(x) = F(x)+x,其中F(x)残差映射,当H(x)最优映射接近identity时,很容易捕捉到小的扰动。 根据bootleneck优化残差映射网络。 可以优化的更好。
原文链接: https://towardsdatascience.com/the-w3h-of-alexnet-vggnet-resnet-and-inception-7baaaecccc96 AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在 ImageNet LSVRC-2012 challenge...
Xception 表示「extreme inception」。和前面两种架构一样,它重塑了我们看待神经网络的方式——尤其是卷积网络。而且正如其名字表达的那样,它将 Inception 的原理推向了极致。 它的假设是:「跨通道的相关性和空间相关性是完全可分离的,最好不要联合映射它们。」 ...
Xception 表示「extreme inception」。和前面两种架构一样,它重塑了我们看待神经网络的方式——尤其是卷积网络。而且正如其名字表达的那样,它将 Inception 的原理推向了极致。 它的假设是:「跨通道的相关性和空间相关性是完全可分离的,最好不要联合映射它们。」 ...
Inception-ResNet 然后又引入了residual connection直连,把Inception和ResNet结合起来,让网络又宽又深,提除了两个版本: Inception-ResNet v1:Inception加ResNet,计算量和Inception v3相当,较小的模型 Inception-ResNet v2:Inception加ResNet,计算量和Inception v4相当,较大的模型,当然准确率也更高 ...
AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在ImageNet LSVRC-2012 challenge上取得了84.7%准确率的成绩,而第二名只有73.8%的准确率。这几乎是第一个深层的卷积网络。
Xception 表示「extreme inception」。和前面两种架构一样,它重塑了我们看待神经网络的方式——尤其是卷积网络。而且正如其名字表达的那样,它将 Inception 的原理推向了极致。 它的假设是:「跨通道的相关性和空间相关性是完全可分离的,最好不要联合映射它们。」 ...
结合Inception的思想,对ResNet的Residual进行并联处理,同时去掉Inception人工雕琢的痕迹,采用相同的拓扑结构进行特征提取 - 飞桨AI Studio