目录 写在前面 Inception-V1 (GoogLeNet) BN-Inception Inception-V2, V3 Inception-V4，Inception-ResNet-v1，Inception-ResNet-v2...参考 写在前面 Inception 家族成员：Inception-V1（GoogLeNet）、BN-Inception、Inception-V2、Inception-V3、Inception-ResNet-V1...Inception-V1 (GoogLeNet) Inception-V1，更被熟知的名字为GoogLeNet，意向Lenet致敬。 通过增加网络深度和宽度可以提升网络的表征能力。...据论文所述，V3与V2的差异在于， RMSProp Optimizer Label Smoothing，训练中使用的label为one hot label与均匀分布的加权，可以看成一种正则 Factorized...Inception-ResNet-V1与Inception-ResNet-V2，将Inception与ResNet结合，使用Inception结构来拟合残差部分，两者在A B C部分结构相同，只是后者channel
Inception-v1具有5M参数的22层架构。如论文中所述，Inception模块的体系结构设计是近似稀疏结构研究的产物。...Inception-v3是Inception-v1的后继产品，具有24M参数。那么Inception-v2呢？它是v3的早期原型，因此非常类似于v3但不常用。...与Inception-v3相比改进了什么？ 更改Stem模块 添加更多Inception模块 统一选择Inception-v3模块，意味着为每个模块使用相同数量的过滤器。...Inception-v4的作者还提出了Inception-ResNets 系列的Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2。...与Inception-v3版本相比改进了什么？ 将Inception模块转换为Residual Inception块。
Inception-v1 (2014) 图4：Inception-v1架构。这个CNN有两个辅助网络(在推断时被丢弃)。体系结构引自论文中的图3。...Inception-v3 (2015) Inception-v3是Inception-v1的后续版本，具有24M的参数。等等，Inception-v2在哪?...✨与之前的版本 Inception-v1 相比，有什么改进? 将7×7卷积替换为一系列3×3个卷积 ?...Inception-ResNet-V2 (2016) 在发表 Inception-v4网络的同一篇文章中，作者还介绍了Inception-ResNets网络家族——Inception-ResNet-v1...✨与前一个版本 Inception-v3 相比，有什么改进? 1.将 Inception模块转化为Residual Inception模块。 2.加入更多的Inception模块。
同时，本文回顾了Inception模型的发展历程，原始的Inception模型，也就是GoogLeNet被称为Inception-v1，加入batch normalization之后被称为Inception-v2...Inception-ResNet模型 基于Inception-v3和Inception-v4，文中分别得到了Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2两个模型。
Inception-v1 (2014) ⭐️ 简介 Inception-v1 是 Inception 网络的第一个版本，Inception V1在GoogLeNet基础之上，为了减少5×5卷积的计算量...Inception-v3 (2015) ⭐️ 简介 Inception-v3 是 Inception-v1 的继承者，有24M个参数。...✨ 与之前的版本Inception-v1 相比有什么改进？...它的参数数量也与 Inception-v1 ( 23M )大致相同。 首先，跨通道（或跨特征图）相关性由 1×1 卷积捕获。 因此，通过常规的 3×3 或 5×5 卷积捕获每个通道内的空间相关性。...Inception-ResNet-V2 (2016) 在与Inception-v4相同的论文中，同一作者还介绍了Inception-ResNets系列Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2
Inception-v1 (2014) ? 图 4: Inception-v1 网络结构. 这个 CNN 有两个辅助网络（在推断时被丢弃），网络结构基于论文中的图3。...这个 22 层的网络架构有 5 M 参数，被称之为 Inception-v1 。...与之前的 Inception-v1 版本相比，有哪些改进？ 把 n×n 卷积分解成不对称的卷积 1×n and n×1 卷积。...它和 Inception-v1 有大致相当数量的参数（23M）。...在提出 Inception-v4 的同一篇论文中，作者们也提出了 Inception-ResNet：Inception-ResNet-v1 和 nception-ResNet-v2 网络系列，v2 系列有
GoogLeNet，在 2014 年 ILSVRC（ImageNet 大规模视觉识别竞赛）的图像分类竞赛提出的，它对比 ZFNet（2013 年的获奖者）和 AlexNet （2012 年获胜者）有了显着改进，并且与
它和 Inception-v1 有大致相当数量的参数（23M）。...与之前的 Inceptio-v3 版本相比，有哪些改进？ 改变了 Stem 模块。 增加了更多的 Inception 模块。...注：所有卷积层采用 batch norm 和 ReLU 激活 在提出 Inception-v4 的同一篇论文中，作者们也提出了 Inception-ResNet：Inception-ResNet-v1...与之前的 Inception-v3 版本相比，有哪些改进？ 把 Inception 模块转换为残差 Inception 模块。 增加了更多的 Inception 模块。
Inception-ResNet-v1与Inception-v3的计算代价相近，Inception-ResNet-v2与Inception-v4的计算代价相近。...这是因为研究者想要保持每个模型副本在单个GPU上就可以训练，在部分层的顶部忽略 batch-normalization能够增加Inception块的数量 Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2...Inception-ResNet-v1 网络使用35*35网格模块(Inception-ResNet-A) ? 网络的17*17网格模块(Inception-ResNet-B) ?...,Inception-v4,Inception-ResNet-v2的错误率逐个降低并都比Inception-v3和BN-Inception表现的好 结论 本文详细呈现了三种新的网络结构 Inception-ResNet-v1...与Inception-ResNet-v2，Inception-v4相比，最明显的差别是stem部分不同，特别是与Inception-ResNet-v2相比，其它部分几乎就只是卷积层数的变化，而在stem
Inception v4 【主要贡献】「基于inception v3的基础上，引入残差结构，提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2，并修改inception...Inception-resnet-v1 就是有一个残差结构，其他部分也是跟inception v4类似。 ?...Inception-resnet-v2 与incpetion-resnet-v1差别不大，在通道数上做了修改。 ?...实验结果对比 在inception-resnet-v1与inception v3的对比中，inception-resnet-v1虽然训练速度更快，不过最后结果有那么一丢丢的差于inception v3；...在inception-resnet-v2与inception v4的对比中，inception-resnet-v2的训练速度更快，而且结果比inception v4也更好一点。
Kinetics 有400个人体动作类，每个类有400多个例子，每个都来自一个独特的 YouTube 视频 整体架构 作者选择了 Inception-v1 构建整个神经网络(作者当时不适用Inception-v1...就是经典的Inception-v1 块了，只是做了Inflating 操作
将要讨论的10个架构与相应的论文发布时间 6个网络架构的预训练权重可以在 Keras 中获得，参见https://keras.io/applications/?...发表在 arXiv preprint, 2014 4 Inception-v1 (2014) Inception-v1 网络结构....辅助网络（与辅助分类分类器相连的分支）在推理时被丢弃。 值得注意的是，”这个网络架构的主要成果是提高网络内部计算资源的利用率”。...别担心，它只不过是 v3 的一个早期原型，因此与 v3 十分相似，但不常被使用。该论文作者在提出 Inception-v2 时，在上面做了很多实验，并记录了一些成功经验。...与之前的 Inception-v1 版本相比，有哪些改进？ 把 n×n 卷积分解成不对称的卷积 1×n and n×1 卷积。
神经网络）得到了飞速发展，产生了许多的神经网络结构，本文主要总结Caffe中使用的神经网络(分类的神经网络)，本文的神经网络作者都使用Caffe训练过，并在Kaggle的Intel癌症预测比赛中进行了测试与使用...其网络结构与预训练模型的地址如下： VGG16的网络结构：https://gist.github.com/ksimonyan/211839e770f7b538e2d8#file-readme-md VGG16...Inception-v1： Inception-v1，即大名鼎鼎的GoogLenet，2014年ImageNet竞赛冠军。
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，其中Inception-ResNet-v2效果非常好，但相比ResNet，Inception-ResNet-v2的复杂度非常惊人
本文涉及 普通网络的存在的问题（梯度消失/梯度爆炸） 残差网络中的跳跃/短连接（ResNet） ResNet架构 瓶颈Bottleneck的设计 消融研究（实验对比） 与最新方法的比较（图像分类） 与最新方法的比较...这是Network In Network和GoogLeNet（Inception-v1）中建议的技术。事实证明，1×1转换可以减少连接数（参数），同时不会降低网络性能。...而且文章还给出更深层的网络与瓶颈设计：ResNet-101和ResNet-152。所有网络的整体架构如下： ?...通过将网络深度增加到152层，获得5.71％的Top5错误率，这比VGG-16，GoogLeNet（Inception-v1）和PReLU-Net好得多。 ?...7、与最先进方法（物体检测）的比较 ? PASCAL VOC 2007/2012 数据 mAP (%) ?
这篇论文又被称为Inception-v3，是GoogLeNet（Inception-v1）的延伸。GoogLeNet首次出现于2014年ILSVRC 比赛，并在当年的比赛中获得了冠军。...Inception-v1的参数量远小于同期VGGNet，而性能却与之基本持平。...相较于Inception-v1，Inception-v3做出的主要改进则是将卷积进行非对称拆分，以显著降低参数量，同时使得空间特征更为丰富。 ?...FCN的提出为目标识别、检测与分割也都做出了巨大的贡献。 ?...因此我们可以期待在未来的计算机视觉领域，一定会有更多更强的工作，为我们的科研与生活带来更快更好的提升。
接着问了一下深度学习的问题，怎么处理过拟合问题啊；batch norm的原理，根据论文解释了一遍，dropout的原理；问了GoogleNet，又从inception-v1讲到了inception-resnet...点击作者姓名与作者大佬交流~ 作者：感谢信 来源：牛客网
arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf Inception V4 相比 V3 主要是结合了微软的ResNet引入了Residual模块，文中一共缔造了三种网络，分别叫Inception-v4、Inception-ResNet-v1...Inception-ResNet-v1的Stem模块： ?
4 Inception v4 研究了Inception模块与残差连接的结合，ResNet结构大大加深了网络的深度，而且极大的提高了训练速度。...总之，Inception v4就是利用残差连接（Residual Connection)来改进v3，得到Inception-ResNet-v1, Inception-ResNet-v2, Inception-v4
项目访问地址：https://github.com/Tencent/PocketFlow 据介绍，该项目是一个自动化深度学习模型压缩与加速框架，整合多种模型压缩与加速算法并利用强化学习自动搜索合适压缩参数...这是一款适用于各个专业能力层面开发者的模型压缩框架，基于 Tensorflow 开发，集成了当前主流与 AI Lab 自研的多个模型压缩与训练算法，并采用超参数优化组件实现了全程自动化托管式的模型压缩。...以图像分类任务为例，在 CIFAR-10 和 ImageNet 等数据集上，PocketFlow 对 ResNet 和 MobileNet 等多种 CNN 网络结构进行有效的模型压缩与加速。...Inception-V1、ResNet-18 等模型相比，模型大小仅为后者的约 20~40%，但分类精度基本一致（甚至更高）。...PocketFlow 内部应用 据了解，在腾讯公司内部，PocketFlow 框架正在为多项移动端业务提供模型压缩与加速的技术支持。
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