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Inception这么多网络之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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卷积神经网络Inception Net

概述 2014年，Google提出了包含Inception模块的网络结构，并命名为GoogLeNet[1]，其中LeNet为致敬LeNet网络，GoogLeNet在当年的ILSVRC的分类任务上获得冠军...2015年，Google在Inception v1的基础上提出了Batch Normalization[2]的操作，并将其添加到GoogLeNet网络中，同时对网络结构做了一些修改，也被称为Inception...，最终简化了网络的结构，得到了Inception v3[3]。...Inception网络结构 2.1. Inception v1 在Inception v1中提出了Inception模块，该模块在增加网络的深度和宽度的过程中极大减少了模型的参数。 2.1.1....Inception v1的网络结构 将Inception模块融合到卷积网络中，替换卷积神经网络中的部分卷积操作便得到Inception v1的结构，其结构的具体参数如下表所示： 其具体的计算过程如下所示

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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Inception Net

概述2014年，Google提出了包含Inception模块的网络结构，并命名为GoogLeNet[1]，其中LeNet为致敬LeNet网络，GoogLeNet在当年的ILSVRC的分类任务上获得冠军。...2015年，Google在Inception v1的基础上提出了Batch Normalization[2]的操作，并将其添加到GoogLeNet网络中，同时对网络结构做了一些修改，也被称为Inception...，最终简化了网络的结构，得到了Inception v3[3]。...Inception网络结构2.1. Inception v1在Inception v1中提出了Inception模块，该模块在增加网络的深度和宽度的过程中极大减少了模型的参数。2.1.1....Inception v1的网络结构将Inception模块融合到卷积网络中，替换卷积神经网络中的部分卷积操作便得到Inception v1的结构，其结构的具体参数如下表所示：图片其具体的计算过程如下所示

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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 的网络，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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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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经典神经网络 | 从Inception v1到Inception v4全解析

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。...了解 Inception 网络的升级可以帮助我们构建自定义分类器，优化速度和准确率。...直接看其网络结构： Inception-ResNet 在该论文中，作者将Inception 架构和残差连接(Residual)结合起来。...并通过实验明确地证实了，结合残差连接可以显著加速 Inception 的训练。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。...具体Inception-resnet A、B、C各个模块网络结构详见原论文 针对深网络结构设计的衰减因子 如果卷积核的数量超过 1000，则网络架构更深层的残差单元将导致网络崩溃。

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inception v3网络_Netmarble

，对于像VGG这种网络，我同样可以通过卷积–下采样–卷积这种方式提取不同尺寸的信息，所以为何Inception module这种网络会有很好的效果的，我想到的原因是卷积–下采样–卷积虽然能够提取不同尺寸的信息...三.Inception v2模型 Inception v2的网络在v1的基础上，进行了改进，一方面了加入了BN层，减少了Internal Covariate Shift（内部neuron的数据分布发生变化...），使每一层的输出都规范化到一个N(0, 1)的高斯，另外一方面学习VGG用2个3×3的conv替代inception模块中的5×5，既降低了参数数量，也加速计算； 一个5*5的网络等于两个3*3的降级...它的网络结构如下： 四.Inception v3模型 Inception v3的网络设计准则： 1.避免表示瓶颈，即特征图大小应缓慢下降，特别是在网络靠前的地方；信息流前向传播过程中显然不能经过高度压缩的层...网络变得更深了，在GAP前Inception-v3包括了4个卷积模块运算(1个常规卷积块+3个inception结构),Inception-v4变成了6个卷积模块。

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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： inception_naive.png 其前向传播分为4个部分： 通过1x1卷积 通过3x3卷积，padding...改进Inception结构 结构 改进的Inception结构如下图所示 inception.png 同样具有四条前向传播通路，如下所示： 1x1卷积 先通过1x1卷积降维，再通过3x3卷积 先通过1x1...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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深度学习卷积神经网络——经典网络GoogLeNet(Inception V3)网络的搭建与实现

一、Inception网络（google公司）——GoogLeNet网络的综述 获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度（层数）或者是其宽度（层核或者神经元数）， 但是这里一般设计思路的情况下会出现如下的缺陷...Inception的作用：代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要创建卷积层和池化层，即：不需要人为的 决定使用哪个过滤器，是否需要池化层等，由网络自行决定这些参数，可以给网络添加所有可能值...4、Inception V4结构，它结合了残差神经网络ResNet。...5、Inception——ResNet V1 & Inception——ResNet V2 四、整体架构代码实现 GoogLeNet.py文件实现Inception v3网络前向传播过程以及网络的参数...（8）learning、losses （二）inception_v3的网络结构 （三）inception_v3用slim实现的具体步骤及代码 1、定义函数 inception_v3_arg_scope

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VGG和GoogLeNet inception

2、宽度 Inception的网络，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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