二.Inception-ResNet 证明了Residual learning并非深度网络走向更深的必需条件,其只是可以使得深度网络的训练速度加快而已。为了表明这一点,他们更是造出了更为复杂、精巧的Inception v4网络,在不使用residual learning的情况下也达到了与Inception-Resnet v2近似的精度。 如果通道数超过1000
Inception-ResNet-v1:混合 Inception 版本的计算成本与从[15]中 Inception-v3 获取的计算成本类似。 Inception-ResNet-v2:一个更昂贵的混合 Inception 版本,具有明显改善的识别性能。 Inception-v4:一个没有残差连接的纯 Inception 变体,具有与Inception-ResNet-v2大致相同的识别性能。 我们研究了如何引入残差连接来...
ResNet的参数个数比VGG更少,但是能够取得更好的效果。
resnext 与 resnet 区别 resnet和vgg VGGNet是由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)和谷歌旗下DeepMind团队的研究员共同研发提出的,获得了ILSVRC 2014( 2014年ImageNet图像分类竞赛) 的第二名,将 Top-5错误率降到7.3%, 在Top-5中取得了92.3%的正确率,同年的冠军是googlenet。 目前使用比较多的网络结构...