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    经典卷积网络--InceptionNet

    经典卷积网络--InceptionNet 1、InceptionNet网络模型 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度?...完整实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点:一层内使用不同尺寸的卷积核,提升感知力(通过 padding 实现输出特征面积一致); 使用 1 * 1 卷积核,改变输出特征 channel 数(减少网络参数...1、InceptionNet网络模型   InceptionNet 即 GoogLeNet,诞生于 2015 年,旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力,与 VGGNet 通过卷积层堆叠的方式(纵向)相比...显然,InceptionNet 模型的构建与 VGGNet 及之前的网络会有所区别,不再是简单的纵向堆叠,要理解 InceptionNet 的结构,首先要理解它的基本单元,如图1.1所示。

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    卷积神经网络2.2经典网络

    Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核,步长为 1,...各网络层之间存在连接,每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。...讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多,LeNet-5 网络大约有 6 万个参数,AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。...AlexNet 网络比 LeNet-5 网络表现更为出色的另一个原因是因为它使用了 ReLU 激活函数 对于 AlexNet,其使用了 LRN 的结构(局部响应归一化),简单而言是在中间特征图中每一个点上所有信道的值进行归一化操作...具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大,参数量多,但是结构并不复杂。网络结构十分规整。

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    负载均衡(SLB)基础入门学习笔记

    答: 负载均衡(Load Balance:英 /ˈbæləns/:别名:SLB后面统一采用该名称)建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明代理的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力...(haproxy、LVS) 七层SLB: HTTP/FTP/MySQL/Redis 等等,适用于web服务器的负载均衡,可以对客户端的请求和服务器的响应进行任意意义上的修改,极大的提升了应用系统在网络层的灵活性...: 无 七层SLB: 压缩技术 缓存技术 防盗链技术 5) 安全性区别说明,例如网络中最常见的SYN Flood攻击,使用虚假IP地址对同一目标发送SYN攻击,通常这种攻击会大量发送SYN报文,耗尽服务器上的相关资源...,以达到Denial of Service(DoS)的目的; 四层SLB: 四层模式下这些SYN攻击都会被转发到后端的服务器上 七层SLB: 七层模式下这些SYN攻击自然在负载均衡设备上就截止,不会将其代理通信到后端服务器上...网络层次上的负载均衡 描述: 针对网络上负载过重的不同瓶颈所在,从网络的不同层次入手,我们可以采用相应的负载均衡技术来解决现有问题; 随着带宽增加与数据流量不断增大,网络核心部分的数据接口将面临瓶颈问题

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    经典分类网络结构

    学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容...应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析,并介绍大部分的网络的特点。...3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中,这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数,还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层,即使池化没有参数 3.3.1.2 参数形状总结...,其实去了解设计网络最好的办法就是去研究现有的网络结构或者论文。...,称为“网络中的网络”(NIN),增强接受域内局部贴片的模型判别能力。

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    网络经典命令行

    1.最基本,最常用的,测试物理网络的   ping 192.168.0.8 -t ,参数-t是等待用户去中断测试 2.查看DNS、IP、Mac等   A.Win98:winipcfg   ...202.99.160.68   Non-authoritative answer:   Name: pop.pcpop.com   Address: 202.99.160.212 3.网络信使...:   ARP -s 192.168.10.59 00 -50-ff-6c-08-75   解除网卡的IP与MAC地址的绑定:   arp -d 网卡IP 8.在网络邻居上隐藏你的计算机...计算机上安装的每一个以太网或令牌环网络适配器都有自己单独的表。如果在没有参数的情况下使用,则 arp 命令将显示帮助信息。   ...只有当网际协议 (TCP/IP) 协议在 网络连接中安装为网络适配器属性的组件时,该命令才可用。

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    经典网络(Yolo)再现,全内容跟踪

    关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 经典网络(Yolo) 今天接着上一篇的内容继续...也被上一篇“Faith”读者说对了,在此也感谢大家的关注与阅读,O(∩_∩)O谢谢 YOLO 看到这个封面,相信很多很多都阅读过,其实这是一篇“基于回归方法的深度学习目标检测算法”的经典之作,如果兴趣的您...相比于之前介绍的几个网络,明显高于之前说的几个简单目标检测网络。下面来一个YOLO V2的宣传片!有兴趣的您,可以自己去做一个模型玩一玩,其实过程很不错!...我自己来总结下YOLO: YOLO网络的结构和在之前得模型比较类似,主要是最后两层的结构,卷积层之后接了一个4096维的全连接层,然后后边又全连接到7*7*30维的张量上。...实际上这个7*7就是划分的网格数,现在要在每个网格上预测目标两个可能的位置及这个位置的目标置信度和类别,也就是每个网络预测两个目标,每个目标的信息有4维坐标信息(中心点坐标+长宽),1个目标的置信度,还有类别数

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    卷积神经网络经典模型

    下图展示了一些经典模型的准确率和参数数量。 注:Gops表示处理器每秒进行的操作次数,1Gops表示处理机每秒进行 10^9 次操作。 2....关于前向传播、反向传播以及神经网络可以看:机器学习:神经网络(一) 机器学习:神经网络(二) 全连接层有很好的非线性表示能力,在卷积神经网络中一般用于最终的分类。...VGG网络经典的CNN结构开发到了极致,并达到了深度的极致。在VGG之后出现的各种网络都是在模型结构上进行了改变(如GoogLeNet的inception结构和ResNet的残差结构)。...ResNet 8.1 ResNet网络介绍 我们知道要提升网络性能,除了更好的硬件和更大的数据集以外,最主要的办法就是增加网络的深度和宽度,而增加网络的深度和宽度带来最直接的问题就是网络参数剧增,使得模型容易过拟合以及难以训练...但是,当网络收敛后,又暴露出了一个问题,就是网络退化。当网络深度变深后,准确率开始达到饱和,然后迅速退化,并且这种现象不是由梯度消失和过拟合造成的。

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    经典卷积网络之GooleInceptionNet

    网络结构简介 GooleInceptionNet首次出现是在2014年的ILSVRC的比赛中,当时是第一名,最大的特点就是控制计算量的同时获得了比较好的分类性能--top-5错误率为6.67%。...Inception V1中指出,这种结构可以有效增加网络的深度和宽度,提升准确率且不至于过拟合。 人的神经元的连接是比较稀疏的,所以研究者认为大型神经网络的合理连接方式也应该是稀疏的。...尤其是对于非常大型,非常深的神经网络来说更是如此,Inception Net的主要目标就是找到最优的稀疏结构单元(Inception Module)。...,同时收敛后的分类准确率也可提高,BN层用于神经网络的某层时,会对每一个MINI-batch数据内部进行标准化,使输出规范化到N(0,1)的正太分布,减少了内部神经元分布的改变,BN的论文指出,传统的深度神经网络在训练的时候...有35-35,17-17,8-8三种不同的结构(输入尺寸),这些结构只在网络的后部出现,前部分还是普通的卷积层,而且其还在分支中使用了分支。如下图。 ?

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    经典网络模型总结之GoogLeNet篇

    **************分割线************** 前面介绍了Alexnet,比较经典的模型,还差好几个,但是我这些理解的也不深,最关键的是有很多人比我讲的好。囧。...GoogLeNet告诉我们,卷积神经网络没有最深,只有更深。因为理论上来说,越深的网络可以学习到的特征越多,这样就有利于分类。插一张神图,哈哈哈。 ?...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!...GoogLeNet的训练时间在普通的GPU上仅用了一周的时间,这里大概可以体会一下GoogLeNet的牛逼的地方,不要觉得一周的时间很久,像这么深的网络结构,能做到一周很不错了。

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