1.GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军. 2.GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet.VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如过拟合.梯度消失.梯度爆炸等.2)解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数,为了减少参数,自然就想到将全连接变成稀疏连接.但是在实现上,全连接

1.GoogleNet 网络: Inception V1 - Inception V2 - Inception V3 - Inception V4 1. Inception v1 split - merge - 1*1卷积,3*3卷积, 5*5卷积, 3*3池化 输入层:inception 1*1 卷积 1*1卷积 - 3*3卷积 1*1卷积 - 5*5卷积 3*3 maxpooling - 1*1 卷积 2个辅助分类器 深网络中,梯度回传到最初几层,存在严重消失问题 有效加速收敛 测试阶段不适

1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络,它在ILSVRC2014的分类和检测任务上都取得当前最佳成绩.这种结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.这是通过精心的设计实现的,它允许增加网络的深度和宽度,同时保持计算预算不变.为了提高效果,这个网络的架构确定是基于Hebbian原则和多尺度处理的直觉.其中一个典型的实例用于提交到ILSVRC2014上,我们称之为GoogLeNet,

1.什么是inception结构 2.什么是Hebbian原理 3.什么是多尺度处理 最近深度学习的发展,大多来源于新的想法,算法以及网络结构的改善,而不是依赖于硬件,新的数据集,更深的网络,并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上,而更应该关注与网络结构的改善方面的工作. https://blog.csdn.net/qq_31531635/article/details/72232651

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art.分析现在现状,本文通过适当增加计算条件下,通过suitably factorized convolutions 和 aggressive regularization来扩大网络.并说明了取得的成果. 1. Introduct

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

本文采用的GoogLenet网络(代号Inception)在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛取得了最好的结果,该网络总共22层. Motivation and High Level Considerations 提升深度神经网络的一个最直接的方法就是增加网络的大小.这包括增加网络的深度(网络的层数)和宽度(每一层神经元的个数).这种简单粗暴的方法有两个缺点:1)更大网络意味着更多数量的参数,这非常容易导致过拟合.2)更大的网络意味着要使用更多的计算资源. 解决这两个问题的一个基本的

一 1x1卷积 在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用 1×1 卷积.也许你会好奇,1×1 的卷积能做什么呢?不就是乘以数字么?听上去挺好笑的,结果并非如此,我们来具体看看. 过滤器为 1×1 ,这里是数字 2,输入一张 6×6×1 的图片,然后对它做卷积,过滤器大小为 1×1 ,结果相当于把这个图片乘以数字 2,所以前三个单元格分别是 2. 4. 6 等等.用 1×1 的过滤器进行卷积,似乎用处不大,只是对输入矩阵乘以某个数字.但这仅仅是对于6×6×1的一个通道图片来说, 1×1

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,

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art.分析现在现状,本文通过适当增加计算条件下,通过suitably factorized convolutions 和 aggressive regularization来扩大网络.并说明了取得的成果. 1. Introduct

GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型,top-5 错误率 6.7% ,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但参数量只有AlexNet的1/12. GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数),但是一般情况下更深或更宽的网络会出现以下问题: 1. 参数太多,容易过拟合,若训练数据集有限,这一问题更加突出:2. 网络越大计算复杂度越大

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

GoogLeNet是谷歌(Google)研究出来的深度网络结构,为什么不叫“GoogleNet”,而叫“GoogLeNet”,据说是为了向“LeNet”致敬,因此取名为“GoogLeNet”,所以我们这里题目就叫GoogLeNet.后面我们为了方便就叫inception Net. Google Inception Net 首次出现在 ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet 同年),就以较大优势取得了第一名.那一届比赛中的 Inception Net 通常被称为inception V1,它

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

Lecture 9 CNN Architectures 参见:https://blog.csdn.net/qq_29176963/article/details/82882080#GoogleNet_83 一. LeNet-5: 神经网络的第一个实例,用于识别邮票上的手写数字,使用步长为1,大小为5*5的卷积核,对第一层进行操作,然后进行池化,通过几层卷积和池化,在网络的最后还有一些全连接层.LeNet在数据识别领域取得了成功. 二. AlexNet: Alexnet是2012年ImageNet

Deep learning:三十七(Deep learning中的优化方法) Deep learning:四十一(Dropout简单理解) Deep learning:四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network) Deep learning:四十五(maxout简单理解) Deep learning:四十六(DropConnect简单理解) Deep learning:四十七(Stochastic Pooling简单理解)   这部分内容应属于以下[Converge]系列

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 原文链接 摘要 卷积网络是目前最新的计算机视觉解决方案的核心,对于大多数任务而言,虽然增加的模型大小和计算成本都趋向于转化为直接的质量收益(只要提供足够的标注数据去训练),但计算效率和低参数计数仍是各种应用场景的限制因素.目前,我们正在探索增大网络的方法,目标是通过适当的分解卷积和积极的正则化来尽可能地有效利用增加的计算 引言 深度卷积架构上的架构改进可以用来改善大多数越来越多地依

转自:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77961414 YOLOV2要是YOLO的升级版(Better faster) Better 这部分细节很多,想要详细了解的话建议还是看源码.很明显,本篇论文是YOLO作者为了改进原有的YOLO算法所写的.YOLO有两个缺点:一个缺点在于定位不准确,另一个缺点在于和基于region proposal的方法相比召回率较低.因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升.另外YOLOv2并不是通过加深

致网友:如果你不小心检索到了这篇文章,请不要看,因为很烂.写下来用于作为我的笔记. 2014年,在LSVRC14(large-Scale Visual Recognition Challenge)中,Google团队凭借 googLeNet 网络取得了 the new state of the art. 论文 Going deeper with convolutions 就是对应该网络发表的一篇论文: 主要内容: 主要围绕着一个 Inception architecture 怎么提出讲的: 不明

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