经典卷积神经网络——InceptionNet

最新推荐文章于 2024-12-25 23:42:11 发布
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#InceptionNet

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Inception网络理解
BigCowPeking
10-22 8556
Inception网络的理解   　　第一张图是论文中提出的最原始的版本，所有的卷积核都在上一层的所有输出上来做，那5×5的卷积核所需的计算量就太大了，造成了特征图厚度很大。为了避免这一现象提出的ince
经典卷积神经网络之InceptionNet-V3
Ftwhale的博客
04-15 797
ResNet (Residual Neural Network）由微软研究院的何情明等4名华人提出，它的深度达到了惊人的 152 层，而且以 top-5 错误率3.57%的好成绩在ILSVRC 2015比赛中获得了冠军。尽管ResNet的深度远远高于VGGNet，但是参数量却比VGGNet 低，效果相较之下更为突出。ResNet中最具创新的一点就是残差学习单元（ResidualUnit）的引入，而...
神经网络-Inception
最新发布
晓的博客
12-25 1801
Inception模块是Inception架构的核心组件，它由多个并行的分支组成。每个分支都使用不同大小的卷积核进行卷积操作，例如1×1、3×3和5×5的卷积核。这样做的目的是让网络能够同时学习到局部和全局的特征，并且能够适应不同尺度的目标。此外，为了减少参数数量和计算复杂度，每个分支都会在输入前使用1×1的卷积核进行降维处理。除了卷积层之外，Inception模块还包括池化层。池化层可以帮助减小特征图的空间尺寸，从而提高计算效率和减少过拟合的风险。
Inception网络
aitie1479的博客
12-09 198
2018-12-09 19:39:38 一、1 * 1卷积 pooling可以对feature map的height，width进行修改，但是对通道数目无法修改。 1 * 1卷积可以在不改变图像大小的前提下修改通道数目。并且如果使用多个1 * 1卷积可以起到类似FC的功能，因此1 * 1卷积也被称为Network in Network，具体可以见下图。 二、Incept...
inception网络
m0_68041978的博客
08-02 458
eg输入图片的大小为28*28*192，使用1*1的卷积核，则输出结果为28*28*某个值（卷积核的个数），假设卷积核个数为64，则输出为28*28*64，同时我们也使用了3*3的卷积核，保证sameconv，输出结果为28*28*128,然后把第二个值堆积到第一个值之上。使用inception模块的一个问题就是每个卷积层的计算成本会非常大，因此我们可以在计算每个卷积层之前使用1*1的卷积核，也叫瓶颈层，是网络中最小的部分，这样可以减小输入的通道数目，从而大大降低后续的计算成本。...
深度学习总结：常见卷积神经网络——Inception
Tianlock的博客
03-19 2576
深度学习总结：常见卷积神经网络2Inception v1Inception v2BN层Inception v3非对称卷积分解Inception v4总结 　　上一篇博客主要回顾了VGG和Resnet，这一篇主要回顾一下GoogLeNet系列。 Inception v1 Inception v1提出于2014年，和VGG是同一年，使用了Inception的结构。 　　首先inception v1的层...
卷积神经网络——残差网络（ResNet）
weixin_52963585的博客
05-21 9645
在实际的试验中发现，随着卷积层和池化层的叠加，不但没有出现学习效果越来越好的情况，反而两种问题： 梯度消失和梯度爆炸 梯度消失：若每一层的误差梯度小于1，反向传播时，网络越深，梯度越趋近于0 梯度爆炸：若每一层的误差梯度大于1，反向传播时，网络越深，梯度越来越大 退化问题 随着层数的增加，预测效果反而越来越差。 为了解决梯度消失或梯度爆炸问题，ResNet论文提出通过数据的预处理以及在网络中使用 BN层来解决。 为了解决深层网络中的退化问题，可以人为地让神经网络某些层跳过下一层神经元的连接，隔层
精选资源
深度学习——卷积神经网络
01-20
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，尤其在图像识别和处理任务中表现卓越。CNN的主要特点是利用卷积层和池化层来提取和学习图像特征，同时通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **卷积神经...
卷积神经网络——实例分割之Mask R-CNN论文翻译
itlilyer的博客
09-29 4981
论文链接 https://arxiv.org/abs/1703.06870 相关论文翻译链接 R-CNN：https://blog.youkuaiyun.com/itlilyer/article/details/107190083 Fast R-CNN：https://blog.youkuaiyun.com/itlilyer/article/details/107764472 Faster R-CNN：https://blog.youkuaiyun.com/itlilyer/article/details/108049850 Mask R-C
Inception家族发展史概述
Frederick_Bala的博客
03-02 1964
原文链接：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1601882944953788623&wfr=spider&for=pc     本文简要介绍了 Inception 家族的主要成员，包括 Inception v1、Inception v2 和 Inception v3、Inception v4 和 Inceptio...
Inception网络（Inception Network）
csdn_xmj的博客
05-10 1万+
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在这篇文章Inception网络模块（Inception Network Module）中已经介绍了Inception网络组成模块的基本原理。原论文中基本模块如下图所示： 下面讨论如何将这些模块组合起来，构建属于自己的Inception网络，Inception网络又叫做GoogLeNet。 Inception模块会将之前层的激活或者输出作为它的输入，上图中这是一个28×28×192的输入，和之前视频中的一样。 ①第三行：先通过一个1×1的层，再.
卷积神经网络-InceptionNet
xiaozhanfeng的博客
05-12 186
import tensorflow as tf import numpy as np import os from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dropout,Flatten,Dense,GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras import Model np.
深度学习笔记（30） Inception网络
热门推荐
氢键H-H
07-11 1万+
Inception模块、瓶颈层、Inception网络和细节
谷歌inception网络
weixin_40446764的博客
05-05 432
1、inception的作用是决定卷积核的大小。代替人工来确定卷积层中的过滤器类型以及确定是不是需要卷积层和池化层。   上述是inception的核心内容。inception网络不需要人为决定使用哪个过滤器，或者是不是需要池化，而是由网络自行确定这些参数。 上述是一个inception模块，就是将所有的输出堆积起来。 最大池化层修改宽、高的维度。inception还有一些...
Inception系列网络
baicaiBC3的博客
01-08 1737
这一系列的文章回顾了1998年开始，近19年来卷积神经网络的发展概况。这篇文章介绍的网络有Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4与Inception-ResNet-V2。 从2014年开始，深度学习模型在图像内容分类和视频分类方面有了极大的应用，仅仅2014这一年就出现了对后来影响巨大的VGG和GooLeNet。 Inception V1 在这之前，网络大都是这样子的： 也就是卷积层和池化层的顺序连接。这样的话，要想提高精度，增加网络深度和宽
深度解析卷积神经网络原理与经典架构实现
本文以“卷积神经网络超详细介绍[项目代码]”为核心主题，结合其描述与标签内容，深入剖析CNN的理论基础、发展历程、核心结构、关键机制、训练方法以及在实际应用中的注意事项，并系统梳理了从LeNet-5到ResNet等一...
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