一、GoogleNet模型简介 GoogleNet和VGG是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。...跟VGG不同的是，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试而不是像VGG继承了Lenet以及AlexNet的一些框架，该模型虽然有22层，但大小却比AlexNet和VGG都小很多，性能优越。...三、GoogLeNet模型 ＧoogLeNet共有22层，原始输入数据的大小为224*224*3。 ...ＧoogLeNet 网络结构如下图所示： GoogLeNet网络模型参数变化如下图所示： 总体结构： （1）包括Inception模块的所有卷积，都用了修正线性单元（ReLU）；...四、GoogLeNet模型特点 GoogLeNet模型采用了Inception结构，不仅进一步提升了预测分类的准确率，而且极大的减小了参数量，分析其原因如下： （1）GoogLeNet采用了模块化的结构
在这篇文章中，我们将讨论一种新的网络模型GoogleNet，它和我前面所讨论的模型有所不同，表现在： 移除了全连接层，而采用全局平均池化层(global average pooling)代替，大量减少参数数量...但GoogleNet却采用了微架构，来自一个层的输出可以分成多个不同的路径并且稍后重新连接到一起。...GoogLeNet模型于2014年的一篇论文《Going Deeper With Convolutions》提出，其最大的贡献在于Inception模块（Inception有起初、开端的含义），这是一个适合卷积神经网络的构建模块...GoogLeNet体系结构中的下一层（可能是另一个Inception模块）接收这些连接的混合过滤器并执行相同的过程。...但在编码之前，我们先了解一下Keras中的两种类型的模型。 序列（Sequential）模型: 在我们之前代码中用到的模型为序列模型，它是最简单的线性结构，从头到尾顺序连接，不分叉。
/奸笑） GoogLeNet之所以叫做GoogLeNet，而不是googleNet，是因为Google的科学家们对LeNet的崇拜，以此来纪念LeNet的伟大发明。...而我们反复说的这几个模型都是ImageNet比赛上的第一名，或者第二名。对于分类任务来说，一般会选择top5，top1错误率来说明。...使用Inception结构的作用是为了提取更多的特征，GoogLeNet中一共使用了9个Inception，这样下来模型一共达到了100个layer。太机智了！...Pooling的作用是减小模型的大小，降低过拟合的风险。Inception结构在Pooling之前还加了Relu激活函数，这个可以提高网络的非线性。...做了这么多工作其实主要就是为了在增加模型深度的前提下，尽量减小模型的计算量，也就是说，你不能一味的追求网络的深度而不考虑内存，GPU的限制吧！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 googlenet 是2014年imagenet的冠军，同年还有VGG。因此在说googlenet之前，先回顾下VGG。...之前介绍过faster RCNN， faster RCNN底层的模型官方支持了VGG和ZF，同样在K80下，ZF大概是8fps的速度，而VGG大概是3fps，这无疑就说明了VGG有些重。...再给个直观的感受，通常我们VGG的faster RCNN模型大概是400M左右，而googlenet的分类模型一般30M左右，虽然detection任务中在VGG的基础上又加了一些层，但无论如何都足以说明...但googlenet也有自身的问题，本博客只讨论v1。...的时候，个人没见过用googlenet作为底层模型的，但是即便如此，googlenet在分类领域还是非常好用的，在你不知道这个分类问题该怎么解决时，用googlenet试试，precision总还是可以接受的
生成验证码图片的AIGC模型通常可以使用基于生成对抗网络（GANs）的模型，例如DCGAN（Deep Convolutional GAN）或其变种。...生成器的任务是生成逼真的图片，而判别器的任务是区分生成的图片和真实的图片。两者相互对抗，不断提升自己的能力，最终生成器能够生成逼真的图片。以下是一个基本的配置和使用流程：1....模型调优根据评估结果调整模型结构和参数，以提高生成图像的质量。8. 部署模型将训练好的模型部署到服务器或云平台，并开发API接口，以便用户可以请求生成验证码。9....对抗网络（GANs），全称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），是一种深度学习框架，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。...这两个网络通过相互对抗的方式共同训练，最终生成器能够生成逼真的数据样本，而判别器能够准确地区分真实数据和生成数据。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 调用MATLAB中的Googlenet工具箱进行迁移学习。...accuracy = mean(YPred == imdsValidation.Labels)%计算网络的精确度 %% 保存训练好的模型 save googlenet_03 googlenetTrain...; % save x y; 保存训练好的模型y（注意：y为训练的模型，即y = trainNetwork()），取名为x 使用训练好的模型进行图像分类 我这里训练的模型是对细胞显微图像进行分类，...%% 加载模型 clc;close all;clear; load('-mat','E:\MATLAB_Code\googlenet_1'); %% 加载测试集 Location = 'E:\image_test...(I); label = YPred(idx(i)); title(string(label)); end %% 绘制混淆矩阵 predictLabel = YPred;%通过训练好的模型分类后的标签
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 首先给出三个链接： 1. GoogLeNet网络结构详解视频 2. 使用pytorch搭建GoogLeNet网络并训练 3....使用tensorflow搭建GoogLeNet网络并训练 GoogLeNet在2014年由Google团队提出（与VGG网络同年，注意GoogLeNet中的L大写是为了致敬LeNet），斩获当年ImageNet...（4）丢弃全连接层，使用平均池化层（大大减少模型参数，除去两个辅助分类器，网络大小只有vgg的1/20） 接着我们来分析一下Inception结构： 左图呢，是论文中提出的inception原始结构...再看右图，对比左图，就是在分支2，3，4上加入了卷积核大小为1×1的卷积层，目的是为了降维，减少模型训练参数，减少计算量，下面我们看看1×1的卷积核是如何减少训练模型参数的。...，节点个数是1000（对应分类的类别个数） 关于模型的搭建与训练代码放在我的github中，大家可自行下载使用： https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing
作者：知乎—齐国君 地址：https://www.zhihu.com/people/qi-guo-jun-99 为了验证模型的鲁棒性，我们可以通过设计能够最大干扰模型输出的对抗样本来检验和debug模型...本文介绍一种更加直接地对模型本身进行对抗的方法，通过对模型的参数进行WCP的加性干扰（additive perturbations）或者对模型结构进行dropConnect型WCP的干扰，直接来测试和优化模型的鲁棒性...01 两种针对模型的对抗 文章引入了两种对模型进行WCP（Worst-Case Perturbations）对抗的方法。 02 对模型参数的加性对抗 第一类是针对模型参数的对抗。...03 对模型结构的dropConnect对抗 在验证和优化模型鲁棒性的时候，仅仅考虑模型参数的鲁棒性是不够的。为此，我们还考虑了模型结构在对抗性干扰下的鲁棒性。...具体解法论文中给出的详细的过程。 04 实验结果 最后，为了验证两种WCP模型对抗干扰能够有效提高模型的鲁棒性，特别是在半监督下的性能，我们在CIFAR和SVHN上给出了实验结果 ? ?
Attack ML Model 随着AI时代机器学习模型在实际业务系统中愈发无处不在，模型的安全性也变得日渐重要。机器学习模型很可以会遭到恶意攻击，比较直接就能想到的如：人脸识别模型的攻击。...训练出具有对抗性的机器学习模型，在业务系统存在着越来越重要的实际意义。 2. Attack 机器学习模型攻击要做的事情如下图所示： ? 假设我们有一个Network用来做动物的图像识别。...其中，图像输入x0x^0x0是固定的。那么攻击模型的损失函数也可用类似的方式定义出来： 如果是无目标攻击（不需要使得被攻击的模型将输入预测成特定某一类）的攻击，则损失函数为： ?...其中，网络参数θ\thetaθ是固定，网络调整的是输入的x′x^{'}x′ 有目标攻击（使得被攻击的模型将输入预测成特定某一类）的攻击，则损失函数为： ?...那么，如果一个未知结构的Black模型，该如何攻击？很神奇的是，我们只要用相同的数据训练某个自定义结构的Proxy模型，在该Proxy模型上做attack，Black模型也能被很好的attack了。
中的CNN课程时，顺着Ng的思路去了解了GoogLeNet这篇经典论文。...而就减小网络规模这一点来说，新的模型需要考虑一个新的网络架构，从如何近似卷积视觉网络的最优稀疏结构出发，进行探索与讨论。 Inception架构 我们来具体看Inception的架构（图1）。...GoogLeNet是一个具有22层网络的深度学习架构，当然这22层指的是拥有权重的层，如图所示GoogLeNet的整体架构。 ...创新点 GoogLeNet的创新点都是围绕减少深度和提高性能来设计的。...，但是他在这里仅仅提到了，没有去深入思考，这让我联想到了最近的一个新模型，CapsNet，神经网络提出者Hinton的新论文。
03 这是深度学习模型解读第3篇，本篇我们将介绍GoogLeNet v1到v3。 01Inception V1【1】 GoogLeNet首次出现在2014年ILSVRC 比赛中获得冠军。...同一时期的VGGNet性能和Inception V1差不多，但是参数量也是远大于Inception V1。 Inception Module是GoogLeNet的核心组成单元。结构如下图： ?...由Inception Module组成的GoogLeNet如下图： ? 对上图做如下说明： 1. 采用模块化结构，方便增添和修改。其实网络结构就是叠加Inception Module。...4.另外增加了两个辅助的softmax分支，作用有两点，一是为了避免梯度消失，用于向前传导梯度。反向传播时如果有一层求导为0，链式求导结果则为0。二是将中间某一层输出用作分类，起到模型融合作用。...这样做的好处是降低参数量。paper中指出，通过这种非对称的卷积拆分，比对称的拆分为几个相同的卷积效果更好，可以处理更多，更丰富的空间特征。
摘要 生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。...生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。...深度学习 生成式对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练 deep learning, generate adversial network, convolutionalneural...然而，由于生成式模型建模较为困难，因此发展缓慢，直到近年来最成功的生成模型——生成式对抗网络的发明，这一领域才焕发新的生机。...由此，两个网络在对抗中进步，在进步后继续对抗，由生成式网络得的数据也就越来越完美，逼近真实数据，从而可以生成想要得到的数据（图片、序列、视频等）。
摘要 生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。...生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。...关键词：深度学习 生成式对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练 Keywords: deep learning, generate adversial network, convolutional...然而，由于生成式模型建模较为困难，因此发展缓慢，直到近年来最成功的生成模型——生成式对抗网络的发明，这一领域才焕发新的生机。...由此，两个网络在对抗中进步，在进步后继续对抗，由生成式网络得的数据也就越来越完美，逼近真实数据，从而可以生成想要得到的数据（图片、序列、视频等）。
怎样编写健壮的代码 怎样编写健壮的代码.png 代码的几种特性 鲁棒性Robust（健壮性） 系统在异常和危险情况下生存的关键 容错性 可移植性 反例: 脆弱、僵化、顽固且粘滞性高 如何构建高效、健壮、...稳定且可扩展的优质API 为什么使用API 模块化 减少代码重复 消除硬编码假设 解耦业务逻辑内部实现 如何做到代码健壮且优雅?...必须真正的热爱程序员这一行业，热爱coding，热爱自己的工作，热爱技术，对于写出优质健壮的代码有着强烈的愿望。...不记得是哪位大师说过，“如果你能理解程序每一个字节，那么该程序才会真正的无错” 良好的代码风格 可读性和可维护性 封装和信息隐藏 良好的软件架构设计 思路清晰的设计可获得易于理解的程序 坚持抵制草草完工的诱惑...使每一个函数达到健壮 （1）不能假定函数的输入参数是正确，必须检查函数的输入参数是否符合规则； （2）当函数的输入不符合规则时，必须告诉用户错在哪，并告诉用户如何输入正确的参数； （3）考虑代码的可读性
本文主要介绍GoogLeNet续作二，inception v3。说实话，Szegedy这哥们真的很厉害，同一个网络他改一改就改出了4篇论文，这是其中第3篇，还有个inception v4。...[v3] Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision，top5 error 3.5% 随着Szegedy研究GoogLeNet的深入...，解决办法是上面提到的贡献3 2、采用更高维的表示方法能够更容易的处理网络的局部信息，我承认前面那句话是我硬翻译的，principle 2我确实不太明白 3、把大的filters拆成几个小filters...2、优化auxiliary classifiers GoogLeNet首次提出了auxiliary classifiers，效果还行，我之前在这里介绍过。...我对Label smooth理解是这样的，它把原来很突兀的one_hot_labels稍微的平滑了一点，枪打了出头鸟，削了立于鸡群那只鹤的脑袋，分了点身高给鸡们，避免了网络过度学习labels而产生的弊端
今年年初的时候，Szegedy写了GoogLeNet的第三篇续作，如下： [v4] Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections...on Learning，top5 error 3.08% Szegedy读了此论文后，蹦出了结合GoogLeNet与Residual Connections的奇思妙想，于是就有了上面那篇论文，主要贡献如下...： 1、在Inception v3的基础上发明了Inception v4，v4比v3更加复杂，复杂到不可思议 2、结合ResNet与GoogLeNet，发明了Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2...总结 至此，GoogLeNet四篇相关论文就介绍完了，纵观GoogLeNet的发展历程，Szegedy为我们提供了许多可以借鉴的网络设计方法，比如Inception结构、非对称卷积、Batch Normalization...或许是Szegedy玩儿了这么久GoogLeNet，终于参透了深度学习的精髓，即要想网络更牛逼，就得设计更复杂的网络，而网络能否做到更复杂的关键在于人类计算能力强弱。
本文介绍关于GoogLeNet的续作，习惯称为inception v2，如下： [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training...前人关于BN介绍的已经太详细了，我就不再重复的了。本文就是想讲一讲BN的反向传播，BN需要调节的参数有两个，γ 和 β，反向传播的计算方式就是下面这张图： ? 又是令人作呕的公式。...作为函数的输入，它怎么来的？...深深的感觉到了自己基础知识的薄弱。...总的来讲，加入BN层的反向传播没有发生根本的改变，只是多了一个反向计算过程（batchnorm_backward函数）而已，上述网络的最后几层的前向和反向传播示意图如下： ?
这一段时间撸了几篇论文，当我撸到GoogLeNet系列论文的时候，真是脑洞大开！GoogLeNet绝对可以称为已公开神经网络的复杂度之王！...然后，我萌生了一个想法，用自己的语言描述一下GoogLeNet的发展历程和关键技术点，我知道网上已经有很多人总结过GoogLeNet的各种版本，但那毕竟是别人的东西，自己总结一遍会提升自己的水平。...，先说一些题外话，GoogLeNet这个名字的诞生由两方面促成，一是设计者在Google工作，二是向LeNet致敬。...取消全连层 为什么VGG网络的参数那么多？就是因为它在最后有两个4096的全连层！Szegedy吸取了教训，为了压缩GoogLeNet的网络参数，他把全连层取消了！...ResNet也很深，但是它先是通过构建浅层网络学习参数，再把浅层网络的参数应用到较深网络中，从而尽可能减少梯度消散的影响。GoogLeNet是直接把浅层网络的训练和深层网络的训练揉到一起了。
开发过程 应用项目的模型相对简单，可以实现快速迭代；数据项目模型复杂，需要构建底层模型后，再进行快速迭代，见效时间会长于应用项目，通常数据项目需要对底层建模完成，并且对应的数据清洗处理后，才可以进行需求的快速迭代响应...物理建模阶段 通过数据库规则，将逻辑模型实例化为物理数据模型。物理数据模型可能与逻辑数据模型不同，根据数据仓库的存储介质不同，需要对物理模型进行相应的优化。...因此ODS层的表结构会和原始数据保持一致。 § DW层 数据通常为我们所说的模型层，该层的数据通常会通过我们之前对业务的了解，对ODS层的数据进行清洗，转化等操作。...§ 源系统的数据更新频率导致数据问题频发。 § 业务需求不断变化，模型修改时间过长。...数据仓库项目实施过程中需要关注的点 § 数据建模：数据仓库项目中最重要的一环，决定了是否健壮，是否性能优越，是否易扩展，是否易使用，主要分为概念建模、逻辑建模、物理建模三个阶段，一般采用维度建模中的星型模型
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
