Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning论文笔记

最新推荐文章于 2023-02-24 19:06:08 发布
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简介

V4模型地址
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/inception_resnet_v2.py
随着深度学习的发展，网络结构也出现各种各样的结构。受Googlenet的Inception和何凯明ResNet的 Residual connections启发，本文的方法就是结合Inception结构和Residual connectionl结构形成的网络。下面我们看一下最近的网络发展情况：
这里写图片描述
图中横坐标是操作复杂度，纵坐标是在Imegnet上的结果。可以看出从AlexNet到VGG时网络参数越大结果越好，而随着Inception结构和残差网络的出现，得到同样的精度但参数更少。

模型结构

InceptionV4结构

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Inception和Residual结合：Inception-v4和Inception-ResNet
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【图像分类—ResNet V2】Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
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论文基于Inception结构和残差连接实现了3个网络：Inception-v4、Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2；通过实验证明了残差连接能够很好的改善训练速度，同时证明了非残差的Inception网络同样能够实现最好的分类精度。
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Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
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