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Inception这么多网络Inception v1

的结构和传统的神经网络中多层的结构有些类似,后者的多层是跨越了不同尺寸的感受野(通过层与层中间加 层),从而在更高尺度上提取出特征; 结构是在同一个尺度上的多层(中间没有 层),从而在相同的感受野范围能提取更强的非线性 图 ---- 核心思想3:辅助 网络的中间部位还输出了另外两个辅助的 ,如图 中的 和 ,其作用是增强低层网络的判别能力,增强反向传播的梯度的大小,提供额外的正则化能力;在训练过程中,损失值是最后层的 = Inception(480, 192, 96, 208, 16, 48, 64) self.inception4b = Inception(512, 160, 112, 224, = Inception(512, 112, 144, 288, 32, 64, 64) self.inception4e = Inception(528, 256, 160, 320, 最后也使用了辅助损失函数,增强低层网络的判别能力的同时,增强反向传播的梯度的大小,提供额外的正则化能力。

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网络模型 Inception V2V3-Rethinking the Inception Architecture for

.torch 本文是对 GoogleNet 网络模型 Inception 架构的重思考和改进,Inception V3, 其中 Going deeper with convolutions 是 Inception V1, Batch Normalization 是 Inception V2。 但是由于 Inception 架构的复杂性,使其网络模型难以改变。原来论文也没有清晰的描述其设计准则。本文主要提出了一些设计原理和优化思路。 因为 Inception网络是全卷积的,每一个权值对应一个激活响应的乘法。所以任何计算量的降低都会降低模型参数量。这就意味着通过核实的分解,我们可以解耦更多的参数,获得更快的训练。 6 Inception-v2 这里我们结合前面的理论提出了一个针对 ILSVRC 2012 分类问题的网络结构,Inception-v2。结构图如下所示: ?

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    卷积神经网络之 - BN-Inception Inception-v2

    大纲 简介 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 Inception 的第二个版本也称作 BN-Inception,该文章的主要工作是引入了深度学习的一项重要的技术 BN 技术的使用,使得数据在从一层网络进入到另外一层网络之前进行规范化,可以获得更高的准确率和训练速度 题外话:BN-Inception 在 ILSVRC 竞赛数据集上分类错误率是 4.8%,但是该结果并没有提交给 ILSVRC 数据集 将 BN 运用到 GoogLeNet 网络上,同时将 Inception 模块中的 5×5 卷积替换成 2 个 3×3 卷积,将 5x5 卷积分解为两个 3x3 卷积运算,以提高计算速度 在数据集 ILSVRC 上,使用 BN 技术并设计使用不同参数的 Inception网络,对比其精度,结果如下:使用 BN 技术,可以显著提高训练速度;对比 BN-×5 和 BN-×30,可以观察到 参考: https://medium.com/@sh.tsang/review-batch-normalization-inception-v2-bn-inception-the-2nd-to-surpass-human-level

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    卷积神经网络(三) ——inception网络、迁移学习

    卷积神经网络(三) ——inception网络、迁移学习 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、Inception网络 1、简介 前面的文章中,有各种的卷积模型可以选择,而具体如何选择各种模型,实际上也可以让机器自动选择 3、inception模块 因此,实际上的inception模块,就是同时进行了各种类型的卷积,包括池化,把计算结果进行信道的连接。 ? 二、迁移学习 迁移学习,即把现有的神经网络,进行细微的改造训练,以得到自己想要的分类器的结果。 假设现有一个已经训练好的深度学习神经网络(例如GitHub开源等),现在需要一个三分类器。 3、训练数据非常大量 当拥有非常大量的训练数据,则可以只把现有的网络当做初始化,而自己完全训练一个神经网络。 ? 迁移学习的优点,在于可以合理利用现有的网络。 当神经网络非常大型时,前面几层的训练通常是可以共用的,这也是迁移学习可以实现的原理。 对于计算机视觉,需要大量的数据,而且运算量很大,合理利用现有训练好的网络,进行迁移学习,可以提高工作效率。

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    网络结构之 Inception V4

    原文: AIUAI - 网络结构之 Inception V4 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning Inception V4 网络结构: ? Figure 7 中的,k=192, l=224, m=256, n=384 Tensorflow Slim 的 Inception V4 定义 inception v4 """ Inception V4 网络结构定义. """ from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future_ _base(inputs, final_endpoint='Mixed_7d', scope=None): """ 给定网络最终节点 final_endpoint,Inception V4 网络创建

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    网络结构之 Inception V2

    原文:AIUAI - 网络结构之 Inception V2 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision GoogleNet 网络结构的一种变形 - InceptionV2,改动主要有: 对比 网络结构之 GoogleNet(Inception V1) [1] - 5x5 卷积层被替换为两个连续的 3x3 卷积层. Tensorflow Slim 的 Inception V2 定义 """ Inception V2 分类网络的定义. """ from __future__ import absolute_import 根据给定的输入和最终网络节点构建 Inception V2 网络. 可以构建表格中从输入到 inception(5b) 网络层的网络结构.

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    网络结构之 Inception V3

    原文:AIUAI - 网络结构之 Inception V3 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 1. Inception V3 网络结构. ? 采用 Figure 10 中的方法降低不同 Inception 模块间的网格尺寸. 采用 0-padding 的卷积,保持网格尺寸. inception_v3 inception_v3 预训练模型 - inception_v3_2016_08_28.tar.gz Top-1/78.0 Top-5/93.9 """ Inception 根据给定的输入和最终网络节点构建 Inception V3 网络. 可以构建表格中从输入到 inception 模块 Mixed_7c 的网络结构. 网络训练的默认图片输入尺寸为 299x299. 默认参数构建的 Inception V3 模型是论文里定义的模型.

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    网络结构之 GoogleNet(Inception V1)

    原文:AIUAI -网络结构之 GoogleNet(Inception V1) GoogleNet - Going deeper with convolutions - 2014 GoogleNet ,即 Inception V1 网络结构,包含 9 个 Inception 结构: ? GoogleNet - Netscope Inception 结构(网络宽度): ? """ Inception V1 分类网络的定义. """ from __future__ import absolute_import from __future__ import division final_endpoint: 指定网络定义结束的节点endpoint,即网络深度.

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    1*1卷积Inception网络GoogleNet

    4.2 深度卷积网络 “吴恩达老师课程原地址[1]参考文献 Inception 网络 --Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. 而 Inception 网络的作用就是代替你来做决定以构建网络的结构。虽然网络结构因此变得更加复杂,但是网络变现却非常好。 Inception 网络原理 Inception 网络可以代替人工来确定卷积层中卷积核的类型,或者确定是否需要创建卷积层或池化层。 假设输入为 的具有 192 个通道的图片。 Inception 网络计算成本 假设 Inception 网络的输入是一个 的具有 192 个通道的特征图片,使用 32 个 的卷积核以 Padding="SAME"的方式进行卷积,则输出为 Inception 网络即是 Inception 模块的重复拼接,其中插有额外的有池化层来改变模型的宽度和高度。 ?

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    卷积神经网络之 - GoogLeNet Inception-v1

    大纲 简介 论文地址:https://arxiv.org/abs/1409.4842 Inception 是一个代号,是 Google 提出的一种深度卷积网络架构(PS:有一部电影的英文名就是它,中文名叫做盗梦空间 1×1 卷积 1×1 卷积最初是在 NiN 网络中首次提出的,使用它的目的是为了增加网络非线性表达的能力。 Inception 模块 ? Inception 模块 上图中,图 (a) 是不带 1×1 卷积的版本,不具备降维的作用,图 (b) 是带 1×1 卷积的版本,具有降维的作用,可以降低参数量。 总体架构 GoogLenet 网络的结构如下,总共有 22 层,主干网络都是全部使用卷积神经网络,仅仅在最终的分类上使用全连接层。 ? GoogLeNet 网络中各层参数的详细信息 代码实现 Inception 模块 class Inception(nn.Module): def __init__(self,in_ch

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    卷积神经网络之 - Inception-v3

    regularization (激进的正则化) 注:一般认为 Inception-v2 (BN 技术的使用) 和 Inception-v3 (分解卷积技术) 网络是一样的,只是配置上不同,那么就暂且本文所述的是 设计原则 作者在文章中提出了 4 个设计网络的原则,虽然不能证明这些原则是有用的,但是也能为网络的设计提供一定的指导作用。 辅助分类器(Auxiliary Classifier) 在 Inception v1 中,使用了 2 个辅助分类器,用来帮助梯度回传,以加深网络的深度,在 Inception v3 中,也使用了辅助分类器 Inception-v3 Architecture 该网络有 42 层,计算量比 GoogLeNet 高 2.5 倍,但是比 VGGNet 更高效,具体网络参数如下: ? 实验结果 以下实验的数据集都是 ILSVRC 竞赛数据集 Inception 系列模型性能对比 ? 不同 Inception 性能对比 不同网络性能对比 ? 模型集成结果 ?

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    基于gluon的Inception结构Inception结构代码

    Inception结构 初级Inception 结构 初级Inception结构如下所示: ? 改进Inception结构 结构 改进的Inception结构如下图所示 ? 可以发现无论是运算量还是参数量都小于原结构 代码 import mxnet as mx import numpy as np Inception结构搭建 Inception结构 class inception 结构测试 inception_model = inception(10) print(inception_model) inception_model.collect_params().initialize (indata).shape (1, 40, 10, 10) 整体网络结构 class network(mx.gluon.Block): def __init__(self):

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    inception安装使用

    /configure make make install 安装 inception cd /usr/local/ wget https://github.com/mysql-inception/inception inception_remote_system_password=123456 inception_remote_system_user=root inception_remote_backup_port =3306 inception_remote_backup_host=127.0.0.1 inception_support_charset=utf8 inception_enable_nullable =0 inception_check_primary_key=1 inception_check_column_comment=1 inception_check_table_comment=1 inception_osc_min_table_size =1 inception_osc_bin_dir=/usr/bin inception_osc_chunk_time=0.1 inception_ddl_support=1 inception_enable_blob_type

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    Inception系列理解

    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。 pooling BN-Inception BN-Inception网络实际是在Batch Normalization论文中顺带提出的,旨在表现BN的强大。 3c和4e,令stride为2 BN-Inception网络结构如下 ? GoogLeNet和BN-Inception网络结构中Inception Module可分为3组,称之为3x、4x和5x(即主体三段式A B C),GoogLeNet和BN-Inception这3组采用相同 相比纯Inception结构,引入ResNet结构极大加快了网络的收敛速度。 ? ? 以上。

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    VGG和GoogLeNet inception

    2、宽度 Inception网络,将1x1,3x3,5x5的conv和3x3的pooling,stack在一起,一方面增加了网络的width,另一方面增加了网络对尺度的适应性,但是如果简单的将这些应用到 feature map上的话,concat起来的feature map厚度将会很大,所以为了避免这一现象提出的inception具有如下结构,在3x3前,5x5前,max pooling后分别加上了1x1 inception的具体结构如图2所示。 ? 04 总结 综上所述,vgg网络更简单粗暴,在Alexnet的基础上不停地加卷基层,扩展神经网络的深度,并且取得了较好的效果,也让人们认识到加深网络是提高模型质量的一个有效途径。 而GoogLeNet则通过增加在不同层算loss和提出inception结构两种方式,不仅加深了网络,同时也加宽了网络,并且减少了参数个数。

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    Inception-v4

    在该论文中,姑且将ResNet的核心模块称为residual connections,实验结果表明,residual connections可以提高Inception网络的准确率,并且不会提高计算量。 Inception-v4模型设计的可以更简洁,计算量也更小。具体的模型如下图: ? inception-v4 网络模型 其中的Inception-A模块是这样的: ? Inception-A模块网络结构 接下来将介绍重头戏,Inception-ResNet,其中的一个典型模块是这样的: ? Inception-ResNet-A网络结构 其中的+就是residual connection了。通过20个类似的模块组合,Inception-ResNet构建如下: ? 模型组合,144 crops,ILSVRC 2012 validation set上的结果 总结来讲,Google Research团队在这篇report中介绍了新的Inception-v4网络,并结合最新的

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    Inception v1到Inception-ResNet,一文概览Inception家族的「奋斗史」

    Inception 网络是 CNN 分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前,大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多,使网络越来越深,以此希望能够得到更好的性能。 另一方面,Inception 网络是复杂的(需要大量工程工作)。它使用大量 trick 来提升性能,包括速度和准确率两方面。它的不断进化带来了多种 Inception 网络版本的出现。 Inception v1 这是 Inception 网络的第一个版本。我们来分析一下它可以解决什么问题,以及如何解决。 而在传统的网络架构中引入残差连接曾在 2015ILSVRC 挑战赛中获得当前最佳结果,其结果和 Inception-v3 网络当时的最新版本相近。 也有一些证据表明残差 Inception 网络在相近的成本下略微超过没有残差连接的 Inception 网络。研究者还展示了多种新型残差和非残差 Inception 网络的简化架构。

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    十分钟一起学会Inception网络

    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 二、Inception网络模块 下图是Inception中的一个模块,Inception由多个这样的模块组合而成的。 ? 四、Inception网络减缓梯度消失现象 Inception网络框架中会有额外的两个softmadx预测层,这两个预测层分别是从网络框架中间部分引出的分支,用于反向传播更新梯度,这样就避免了因梯度消失导致浅层的网络参数无法更新 五、Inception网络框架 ?

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    深入浅出——网络模型中Inception的作用与结构全解析

    2012年AlexNet做出历史突破以来,直到GoogLeNet出来之前,主流的网络结构突破大致是网络更深(层数),网络更宽(神经元数)。 ),难以优化模型   那么解决上述问题的方法当然就是增加网络深度和宽度的同时减少参数,Inception就是在这样的情况下应运而生。 三 Inception v1模型   Inception v1的网络,将1x1,3x3,5x5的conv和3x3的pooling,堆叠在一起,一方面增加了网络的width,另一方面增加了网络对尺度的适应性 为了避免这一现象提出的inception具有如下结构,在3x3前,5x5前,max pooling后分别加上了1x1的卷积核起到了降低特征图厚度的作用,也就是Inception v1的网络结构。 发现ResNet的结构可以极大地加速训练,同时性能也有提升,得到一个Inception-ResNet v2网络,同时还设计了一个更深更优化的Inception v4模型,能达到与Inception-ResNet

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    可视化Google Inception V3模型的网络结构

    深度学习涉及到图像就少不了CNN模型,前面我做过几个关于图像的练习,使用的CNN网络也不够”Deeper”。我在做对象检测练习( Object Detection)时,需要用到更复杂的网络结构。 本帖就使用TensorBoard看看Inception V3模型的网络结构。 Inception (GoogLeNet)是Google 2014年发布的Deep Convolutional Neural Network,其它几个流行的CNN网络还有QuocNet、AlexNet Inception V3模型源码定义:tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/inception_v3.py 训练大的网络模型很耗资源,幸亏TensorFlow Share the post "可视化Google Inception V3模型的网络结构"

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