最近在研究inception模型，将v1到v4版本的论文都研读了一下，这里做一下总结。这里推荐一下这个GitHub，博主将常见的论文都做了翻译，大家可以参考中文来加深理解。InceptionV1是来源于《Goingdeeperwithconvolutions》，论文主要介绍了，如何在有限的计算资源内，进一步提升网络的性...

在《深度学习面试题20：GoogLeNet(InceptionV1)》和《深度学习面试题26：GoogLeNet(InceptionV2)》中对前两个Inception版本做了介绍，下面主要阐述V3版本的创新点使用非对称卷积分解大filtersInceptionV3中在网络较深的位置使用了非对称卷积，他的好处是在不降低...

 第一层卷积换为分离卷积 net=slim.separable_conv2d(inputs,depth(64),[7,7],depth_multiplier=depthwise_multiplier,stride=2,padding='SAME',weights_initializer=trunc_...

 简介2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有2...

inception支持mysqldb库但不支持pymysql库，无奈mysqldb库不兼容py3，直接使用pymysql连接inception报错如下：ValueError:invalidliteralforint()withbase10:'Inception2'需要修改pymysql源码修改connections.p...

从LeNet-5开始，cnn就有了标准的结构：stackedconvolutionallayersarefollowedbyoneormorefully-connectedlayers。对于Imagenet这种大的数据集，趋势是增加层数和层的大小，用dropout解决过拟合。1×1卷积核在Inception中大量使用，...

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2019-05-29 20:56:02一、InceptionV1当不知道在卷积神经网络中该使用1*1卷积还是3*3的卷积还是5*5的卷积或者是否需要进行pooling操作的时候，我们就可以通过inception模块来将所有的操作都做一遍，然后将得到的结果直接concat到一起，由神经网络来决定是使用哪种方式处...

2018-12-0919:39:38一、1*1卷积pooling可以对featuremap的height，width进行修改，但是对通道数目无法修改。1*1卷积可以在不改变图像大小的前提下修改通道数目。并且如果使用多个1*1卷积可以起到类似FC的功能，因此1*1卷积也被称为NetworkinNetwork，具体可以见下...