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Inception网络模型

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...
代码星球 ·2021-02-23

深度学习面试题29:GoogLeNet(Inception V3)

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...

深度学习面试题26:GoogLeNet(Inception V2)

 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_...

深度学习面试题20:GoogLeNet(Inception V1)

 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...

Centos7使用python3连接inception报错解决办法

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...

Going deeper with convolutions(GoogLeNet、Inception)

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,...

深度学习方法(十一):卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4,Xception(depthwise convolution)

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Inception V1-V4

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...
代码星球 ·2020-06-14

Inception网络

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...
代码星球 ·2020-06-13