在架构内容设计方面,其中一个比较有帮助的想法是使用1x1卷积.1x1卷积能做什么? 对于6x6x1的通道的图片来说,1x1卷积效果不佳,如果是一张6x6x32的图片,那么使用1x1卷积核进行卷积效果更好. 1x1卷积所实现的功能是,遍历36(6x6)个单元,计算左图中32个数字和卷积核中32个数字的乘积(element wise),然后应用于ReLU非线性函数. 这种方法称为1x1卷积,有时候也被称为Network in Network 我们可以用池化层压缩输入的高度与宽度,而1x1卷积可以改变

作者 | 荔枝boy 编辑 | 安可 一.Inception网络简介 二.Inception网络模块 三.Inception网络降低参数计算量 四.Inception网络减缓梯度消失现象 五.Inception网络框架 六.Inception论文彩蛋 一.Inception网络简介 Inception网络又叫做GoogLeNet,之所以不叫GoogleNet,是为了向LeNet致敬,是2014年ChristianSzegedy在<Going deeper with convolutions>提

2018-12-09 19:39:38 一.1 * 1卷积 pooling可以对feature map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Network in Network,具体可以见下图.

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Inception网络 --Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[J]. 2014:1-9. 2.5网络中的网络与1*1卷积 Network in Network 在架构内容设计方面,一个比较有帮助的想法是使用\(1*1\)的卷积.输入一张\(6*6*1\)的单通道图片,使用一个\(1*1*1\)的小卷积核.结果相当于把原有

Inception 网络(Inception network) 在上节笔记中,你已经见到了所有的Inception网络基础模块.在本节笔记中,我们将学习如何将这些模块组合起来,构筑你自己的Inception网络. Inception模块会将之前层的激活或者输出作为它的输入,作为前提,这是一个28×28×192的输入,和我们之前笔记中的一样. 我们详细分析过的例子是,先通过一个1×1的层,再通过一个5×5的层,1×1的层可能有16个通道,而5×5的层输出为28×28×32,共32个通道,这就是上个

谷歌 Inception 网络简介(Inception network motivation) 构建卷积层时,你要决定过滤器的大小究竟是1×1,3×3还是5×5,或者要不要添加池化层.而Inception网络的作用就是代替你来决定,虽然网络架构因此变得更加复杂,但网络表现却非常好,我们来了解一下其中的原理. 例如,这是你28×28×192维度的输入层,Inception网络或Inception层的作用就是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型,或者确定是否需要创建卷积层或池化层,我们演示一下. 如果

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

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

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

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

0. 背景 随着何凯明等人提出的ResNet v1,google这边坐不住了,他们基于inception v3的基础上,引入了残差结构,提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2,并修改inception模块提出了inception v4结构.基于inception v4的网络实验发现在不引入残差结构的基础上也能达到和inception-resnet-v2结构相似的结果,从而认为何凯明等人认为的: "要想得到深度卷积网络必须使用残差结构" 这一

转载链接:https://www.jianshu.com/p/4e5b3e652639 Szegedy在2015年发表了论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,该论文对之前的Inception结构提出了多种优化方法,来达到尽可能高效的利用计算资源的目的.作者认为随意增大Inception的复杂度,后果就是Inception的错误率很容易飙升,还会成倍的增加计算量,所以必须按照一套合理的规则来优化Inception结构

http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775 参考: 1. Inception[V1]: Going Deeper with Convolutions 2. Inception[V2]: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 3. Inception[V3]: Rethink

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

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

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 上一篇讲了深度学习方法(十):卷积神经网络结构变化--Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling,本篇讲一讲Google的Inception系列net,以及还是Google的Xception.(扯一下,Google的Researcher们还是给了很多很棒的

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio

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

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over

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. 1.Inception v1 1.1 Introduction Inception V1是来源于<Going deeper with convolutions>,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能. 提升网络的性能的方法有很多,例如硬件的升级,更大的数据集等.但一般而言,提升网络性能最直接的方法