从LeNet-5开始,cnn就有了标准的结构:stacked convolutional layers are followed by one or more fully-connected layers.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,两个作用:dimension reduction and rectified linear activation(即增加非线性)(维度降低减少参数:并增加模型…

引言 Google提出的Inception系列是分类任务中的代表性工作,不同于VGG简单地堆叠卷积层,Inception重视网络的拓扑结构.本文关注Inception系列方法的演变,并加入了Xception作为对比. PS1:这里有一篇blog,作者Bharath Raj简洁明了地介绍这系列的工作:https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-the-versions-of-the-inception-network-7fc52b863202,…

目录 代码 Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[C]. computer vision and pattern recognition, 2015: 1-9. @article{szegedy2015going, title={Going deeper with convolutions}, author={Szegedy, Christian and Liu, Wei and Jia, Yangqing…

目的: 提升深度神经网络的性能. 一般方法带来的问题: 增加网络的深度与宽度. 带来两个问题: (1)参数增加,数据不足的情况容易导致过拟合 (2)计算资源要求高,而且在训练过程中会使得很多参数趋向于0,浪费计算资源. 解决方法: 使用稀疏连接替代稠密结构. 理论依据(Arora):一个概率分布可以用一个大的稀疏的深度神经网络表示,最优的结构的构建通过分析上层的激活状态的统计相关性,并把输出高度相关的神经元聚合.这与生物学中Hebbian法则“有些神经元响应基本一致,即同时兴奋或抑制”一致. 存…

前言: 文章:CNN的结构分析-------:  文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析  科普一下…

(GoogLeNet)Going deeper with convolutions Inception结构 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size,这里的size包括depth和width两方面.在有足够的labeled training data 时这种方法是最简单以及稳妥的方法来获得一个高质量的模型.但是往往实际中大的网络会有更多的参数,当training data数量很少时,很容易出现overfitting,并且大的网络需要的计算资源也是更多.这是需要将…

论文地址 在该论文中作者提出了一种被称为Inception Network的深度卷积神经网络,它由若干个Inception modules堆叠而成.Inception的主要特点是它能提高网络中计算资源的利用率,这得益于网络结构的精心设计(基于 Hebbian principle 和 the intuition of multi-scale processing ),使得网络在增加宽度和深度的同时又能保持计算开销不变.作者在论文中还介绍了 Inception 的一个应用例子--GoogLenet,…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 代码连接:https://github.com/titu1994/Inception-v4(包含v1,v2,v4)  摘要 本文提出了一个深层的卷积网络结构-Inception,该结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.在预估计算资源消耗量不变的情况下增加网络的深度及宽度.为了进行有效的优化,结构决策基于Hebbian原理及多尺寸处理操作.本文思想的一个经典实现是GoogLeNet,网络的深度为22层,该网…

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝…

一周总结:AutoEncoder.Inception .模型搭建及下周计划   1.AutoEncoder: AutoEncoder: 自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络:自动编码器必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素:类似PCA,找到可以代表原信息的主要成分. 作用:降维表示.也相当于一个神经网络.   2.六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题 http://www.ednchina.com/news/article/20170627LSTM 其中文中最后提到(加粗地…