目录

  举例

  参考资料


网中网结构通过多个分支的运算(卷积或池化),将分支上的运算结果在深度上连接

举例

一个3*3*2的张量,

与3个1*1*2的卷积核分别same卷积,步长=1,

与2个2*2*2的卷积核分别same卷积,步长=1,

与1个3*3*2的掩码最大值same池化,步长=1,

将得到的这3个结果在深度方向上拼接

GoogLeNet是基于类似网中网模块设计的网络结构,在GoogLeNet中该模块称为 Inception Module,多个Inception Module 模块可以组合成GoogLeNet。

返回目录

参考资料

《图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现》_张平

返回目录

深度学习面试题18:网中网结构(Network in Network)的更多相关文章

  1. 深度学习面试题13:AlexNet(1000类图像分类)

    目录 网络结构 两大创新点 参考资料 第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,Alex Krizhevsky其实是Hinton的学生,这个团队领导者是 ...

  2. 深度学习面试题29:GoogLeNet(Inception V3)

    目录 使用非对称卷积分解大filters 重新设计pooling层 辅助构造器 使用标签平滑 参考资料 在<深度学习面试题20:GoogLeNet(Inception V1)>和<深 ...

  3. 深度学习面试题27:非对称卷积(Asymmetric Convolutions)

    目录 产生背景 举例 参考资料 产生背景 之前在深度学习面试题16:小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势: ①整合了三个非线性激活层,代替单一非线性激活层,增加了判别能力. ②减 ...

  4. 深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network

    深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Yout ...

  5. 深度学习课程笔记(十六)Recursive Neural Network

    深度学习课程笔记(十六)Recursive Neural Network  2018-08-07 22:47:14 This video tutorial is adopted from: Youtu ...

  6. 深度学习面试题20:GoogLeNet(Inception V1)

    目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 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 ...

  7. 深度学习面试题24:在每个深度上分别卷积(depthwise卷积)

    目录 举例 单个张量与多个卷积核在深度上分别卷积 参考资料 举例 如下张量x和卷积核K进行depthwise_conv2d卷积 结果为: depthwise_conv2d和conv2d的不同之处在于c ...

  8. 深度学习面试题17:VGGNet(1000类图像分类)

    目录 VGGNet网络结构 论文中还讨论了其他结构 参考资料 2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的 ...

  9. 深度学习面试题16:小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积

    目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(fe ...

随机推荐

  1. FreeRTOS任务运行时间信息统计

    相关宏的设置 configGENERATE_RUN_TIME_STATS //使能 portCONFIGURE_TIMER_FOR_RUN_TIME_STATS() //配置一个高精度定时器/计数器提 ...

  2. c# Directory类的常用方法

  3. 使用wc -l 来统计代码行数

    Linux使用wc来统计行数真的好用 如在当前路径下统计一共多少行代码 $ find ./ -name *.c |xargs wc -l #包括了空行 ##-l :lines 如果不包括空行 ¥fin ...

  4. idea的基础设置

    1.    在idea.exe.vmoptions文件里,如图进行修改即可,, 优化的原理就是调用更多的运行内存来加载他,所以4G的话本身会不够,就会造成其他应用很卡. 2. 下面是进行一些基本的配置 ...

  5. tomcat访问manager

    在配置好Tomcat7/8后,我们往往需要访问Tomcat7/8的Manager以及Host Manager.就需要在tomcat-users.xml中配置用户角色来实现.在地址栏输入:localho ...

  6. 优化MyEclipse编译速度慢的问题、build、project clean 慢

    优化MyEclipse编译速度慢的问题(重点是1) 1 .关闭MyEclipse的自动validation windows > perferences > myeclipse > v ...

  7. IOT设备通讯,MQTT物联网协议,MQTTnet

    一.IOT设备的特性 硬件能力差(存储能力基本只有几MB,CPU频率低连使用HTTP请求都很奢侈) 系统千差万别(Brillo,mbedOS,RIOT等) 如使用电池供电,电量消耗敏感 如果是小设备, ...

  8. 容错(Fault-tolerance)

    Spark Streaming的容错包括了三个地方的容错: 1.Executor失败容错:Executor的失败会重新启动一个新的Executor,这个是Spark自身的特性.如果Receiver所在 ...

  9. python 对象引用计数增加和减少的情况

    对象引用计数增加的情况: 1.对象被创建:x=4 2.另外的别人被创建:y=x 3.被作为参数传递给函数:foo(x)  ->会增加2 4.作为容器对象的一个元素:a=[1,x,'33'] 对象 ...

  10. Python中json.dump() 和 json.dumps()的区别

    JSON字符串用json.dumps, json.loads JSON文件名用json.dump, json.load 以下内容摘自:<Python Cookbook> json 模块提供 ...