GoogLeNet V4来源于Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning。该论文一方面沿袭v3版本,使用更多的Inception module得到GoogLeNet V4。另一方面吸收了ResNet的残差单元,提出了两种Inception-ResNet。 模型结构: 下图为其中一种,Inception-ResNet-v1,具有如下特点: Inception modul...
Christian Szegedy等人将两个模块的优势进行了结合,设计出了Inception-ResNet网络。(inception-resnet有v1和v2两个版本,v2表现更好且更复杂,这里只介绍了v2)inception-resnet的成功,主要是它的inception-resnet模块。inception-resnet v2中的Inception-resnet模块如下图: Inception-resnet模块之间特征图尺寸的减小如下...
引入Inception module,4个分支结合的结构,每个分支采用1x1的卷积核。 去除了最后的全连接层,改用全局平均池化层来代替(图像尺寸变为1x1),即大大减少计算量。 Inception module: 五、Resnet 2015年,ImageNet第一名,(Deep Residual Learning for Image Recognition)微软的残差神经网络,引入了highway network结构,使网络...
AlexNet和ResNet-152的参数数量基本相同,ResNet的准确度却高于AlexNet大约10%。但训练所需的算力则要多于AlexNet大概10倍。 VGGNet不但比ResNet-152需要训练更多的变量,更多的计算能力,在准确度上相比ResNet-152还有所下降。 训练AlexNet和训练Inception需要差不多相同的时间。但Inception所需要训练的变量要比AlexNet小...
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 结合了residual connection的Inception模块类似如下: 整体的的网络结构如下: Residual Connection 作者重新研究了下residual connection的作用,指出residual connection并不会明显提升模型精度,而是会加快训练收敛: ...
神经网络领域近年来出现了很多激动人心的进步,斯坦福大学的 Joyce Xu 近日在 Medium 上谈了她认为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构: ResNet、Inception 和 Xception。机器之心对本文进行了编译介绍,更多架构可参阅机器之心文章《10 大深度学习架构:计算机视觉优秀从业者必备(附代码实现)》。
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。
Inception-ResNet系列引入了残差连接，将Inception模块与ResNet结合，旨在构建宽度和深度兼具的网络结构。通过残差连接，网络能够更稳定地训练至更深层次，提高模型性能。研究发现，尽管残差版本能够加速模型收敛，最终准确率主要取决于模型规模。为了应对网络深度增加导致的稳定性问题，作者引入了缩放系数，调整残差...
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
事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的...