如何解释此Inceptionv3模型图
如何解释此Inceptionv3模型图
提问于 2018-07-24 08:52:15
我很抱歉，如果这个问题对你们来说非常明显或者非常基础，我只是一个高中生，试图理解神经网络。嘿，我已经研究了很多关于图像分类的问题，我在解释Inception-v3模型时遇到了这个问题：
我不习惯这些类型的插图，有人可以通过每个矩形的含义，以及为什么模型没有看起来像典型的神经网络插图的层，具有不同的层，例如：
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-24 20:24:53
我只是想给你指出正确的方向。谷歌的初创有点难以理解。
首先要介绍的是卷积层，为此，我建议您使用this guide。这将解释什么是卷积运算和池化。
初始化所做的是并行地组合不同的卷积和池化操作(这些称为初始化模块)，因此网络决定这些并行操作中的哪一个对于每一层来说是最好的。第一层是卷积的，把它想象成你的眼睛，它们能看到形状，颜色，边缘……这实际上就是第一层所看到的。最后，您将拥有完全连接的层，例如您发布的第二张图片，它们充当分类器。把这些想象成你的大脑。他们从眼睛(卷积层)获得所有这些信息，并‘意识到’他们实际看到的是什么，即我的眼睛看到这个圆形形状，带有不同颜色的六边形和五边形……我的大脑告诉我，等等，那是一个足球！
如果不够清楚，我们可以进一步讨论。我很乐意为您效劳！
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