机器学习笔记 - 基于keras + 小型Xception网络进行图像分类

最新推荐文章于 2024-08-20 14:54:28 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 人工智能 Xception Rescaling SeparableConv2D 神经网络 kaggle
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/132246906
本文介绍了Xception网络，一种深度为71层的卷积神经网络，依赖于深度可分离卷积。通过对比原始和改进的深度可分离卷积，说明了Xception在ImageNet数据集上优于Inception V3，且具有相同参数量。提供了一个使用Keras在Kaggle Cats vs Dogs数据集上实现小型Xception网络的代码示例，并给出了相关论文参考链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、简述

        Xception 是深度为 71 层的卷积神经网络，仅依赖于深度可分离的卷积层。

        论文中将卷积神经网络中的 Inception 模块解释为常规卷积和深度可分离卷积运算（深度卷积后跟点卷积）之间的中间步骤。从这个角度来看，深度可分离卷积可以理解为具有最大数量塔的 Inception 模块。

        下图是原始深度可分离卷积

         Xception中改进的深度可分离卷积

     

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